一个因变量多个自变量怎么回归-搜答案-搜狗做题网

重复测量资料的分析,一般采用混合线性模型做回归.你自己可翻翻书,学下然后用SPSS或者SAS跑一下就OK了,注意前置条件符合即可.

symx;f=x+1;x=1:100;eval(f)

用典型相关分析,做不到你说的回归分析,回归需要因变量只有一个,你可以用因子分析提取一个共因素,然后再进行回归

将你和结果的模拟y与真实y画出来就行了y=f(x1,x2,x3)的散点图是不存在的

复相关系数R-squared=0.0023,太低了,低于常用临界值0.1,说明模型有问题,自变量的解释力太差.另外,虽然方程勉强显著,但只有变量b11具有统计显著性.回归方程：y=35.19781+b

你确定了什么是因变量和自变量那就是了啊logistic回归的因变量必须是分类变量,有二分类的因变量和多分类因变量如果是二分类因变量,就是你说的因变量只有0和1两个编码的,就用二元logistic回归如

你这个可以用sem来做普通ols做不了的另外,你要搞懂什么叫做多重回归,什么叫做多元回归,我经常做这类的数据统计分析

啥意思啊据我对问题的了解做以下回答比较标准化回归系数,值最大的表示影响最大,前提是具有显著性.

画出y^2=x这玩意1个自变量对应了2个因变量,不是函数画出y=x^2一个自变量只对应一个因变量,是函数,而且它就是1个因变量对应了2个自变量

可以做多元回归.这方面的资料,在star统计分析工作室有的,百度输入即可

先通过绘制多维散点图,看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系,如果有呈线性趋势,则可以进行多元回归分析,进一步通过数据来获取准确的线性关系再问：谢谢哈！那再请问一下啊，怎么用SPSS绘制一个因变量和

得看你的数据散点分布,能不能用线性进行拟合再问：单个IV和DV的拟合线分成了两组……OTZ

嗯,这叫多元线性回归分析.具体步骤是（analyza-regression-linear）,在回归方法的下拉菜单里面选择step,这就是逐步回归分析的步骤

要用到AMOS了,用SPSS和AMOS结合起来做

用matlab中toolbox工具箱里面的curvefitting进行处理选择函数类型为power再问：试问在操作窗口取对数后回归求参数差别很大？

题目说的很明白,是耕种深度对产量的影响,也就是x对y的影响.所以深度是自变量x,产量是因变量y.

用机器学习中的支持向量机之类的应该可以吧?好像搜索一下支持向量机和函数拟合,有很多结果.你参考一下,我也不知道多元的行不行.以前机器学习课,那些逻辑回归SVM,通过大量数据训练来得到一个最适合的函数,

可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多

多元回归分析~

经济学分析中选择的因变量往往对应着一个经济变量,比如：GDP.现实中影响GDP的因素很多,有出口、消费、投资、货币供应、政策、利率、汇率等等.可以说这些因素的变化都会影响到GDP的变化.我们可以定性的