00问答网
所有问题
当前搜索:
怎么看自变量对因变量的影响
怎么
判定
自变量对因变量的影响
显著程度?
答:
t值、f值都是判断显著性的过程值,重点看P值即可
。F值用于判定模型中是否自变量X中至少有一个对因变量Y产生影响,如果呈现出显著性(看P值),则说明所有X中至少一个会对Y产生影响关系。T值用于判断每个自变量的显著性,如果显著则说明该变量对模型有显著影响。可是使用spssau进行分析,直接得出文字结果及...
已知函数有多个自变量,
如何
分析
自变量对因变量的影响
程度?
答:
要看每个自变量的系数,还有是几平方的。如果都是2次方、或者3次方,那只要看系数大小
。如果幂不一样的话,首先还是要看幂吧。但是解释影响程度并不很直接吧。或者可以求导,或者可以用主因素分析。
已知函数有多个自变量,
如何
分析
自变量对因变量的影响
程度
答:
既然是多个自变量,说明是多元函数,若要分析自变量对因变量的《影响程度》,
可以通过偏微分或偏导数来分析,导数就是影响的速率表达
。
logistic回归中,
判断自变量
对应变量作用大小应采用的统计量是?_百度知 ...
答:
另外,
除了标准化系数,还有一些其他的统计量也可以用来判断自变量对因变量的重要性,比如t值和p值
。t值是系数的标准误(standard error)的倒数,用于检验系数是否显著不等于0。p值是t值的概率,用于检验系数的显著性。如果p值小于某个显著性水平(如0.05),那么我们可以认为该自变量对因变量的影响是...
spss
自变量对因变量的影响
答:
1、回归分析可以确定自变量和因变量之间的关系强度和方向:通过计算回归系数
,可以判断自变量对因变量的影响是正面的还是负面的。2、自变量对因变量的影响可以分为直接影响和间接影响:直接影响是指自变量直接作用于因变量,引起因变量的变化。间接影响是指自变量通过影响中介变量进而影响因变量。
...总共三个自变量,一个因变量,想弄清楚
自变量对因变量的影响
程度...
答:
1. 非标准化系数就是回归方程的斜率,表示每个自变量变化1个单位,因变量相应变化多少个单位,该系数与自变量所取的单位有关,一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响,其大小可以衡量每个
自变量对因变量的影响
力之大小,一般来说,标准化系数的绝对值越大,该自变量对因...
如何
用多元回归分析
自变量对因变量的影响
程度呢?
答:
但可能不是最好的,所以有必要
判断自变量
与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述,调整后的R方更准确,即
自变量对因变量的
解释率为27.8%,T为各自变量是否有显著影响的检验,具体的显著性仍然取决于随后的P值,如果p值< 0.05,则自
变量影响
显著。
在SPSS统计中,
如何判断
一个
自变量对
多个
因变量的影响
程度?
答:
看标准回归系数,
直接用SPSS回归分析
,就可以得出各个自变量与因变量的相关系数。不是线性的可以通过一定的转换将其变为线性,然后再利用多元线性回归做模型即可。变量间存在一定的相关很正常,只要不存在多重共线性就好。如果说只需要探讨自变量与因变量间的关系,而不需要根据自变量的取值预测因变量的区间,...
结构方程模型中,
怎么
知道两个
自变量
分别对一个
因变量的
R方
的影响
答:
看标准回归系数,
直接用SPSS回归分析
,就可以得出各个自变量与因变量的相关系数。可以根据两个自变量的标准化回归系数的平方之比来判断。不是线性的可以通过一定的转换将其变为线性,然后再利用多元线性回归做模型即可。变量间存在一定的相关很正常,只要不存在多重共线性就好。结构方程模型 常用于验证性因子...
...
因变量
是二分类变量。想
看自变量对因
变有没有
影响
,在SPSS中应该用什...
答:
使用二分类的logistic
回归分析
因变量移入相应对话框 自变量中的分类变量移入相应的类别对话框,连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了 其实操作是很简单的,
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
两个自变量对因变量的影响
不同类型的自变量影响因变量
探究自变量对因变量的影响
x对y的影响显著怎么看
自变量对因变量的作用
生物自变量如何影响因变量
回归分析怎么看影响程度
线性回归方差分析表
因变量标准化