用线性回归分析可以在众多因子中找出几个关键影响因素吗
你使用的是enter方法让变量进入放昶anova表示显著性，方程整体来看可以接受然后检查系数的显著性R方有时候也得考虑，看你是否需要最后写出回归方程即可
也可以用回归分析，层次分析法太过于定性，主观性比较强
可以回归分析之后会得出每个因子的回归系数，而这个回归系数的大小就可以说明因子对因变量的影响大小。
不过首先要看每个回归系数后面的显著性检验。如果不显著的话 直接pass掉
如果显著了，再看回归系数的大小来判断影响大小。
不过要依据标准化的回归系数来判断。
因为非标准化的回归系数可能会受到原来每个因子的不同计量单位的影响
长期兼职论文数据分析、问卷调查数据分析等qq9468195
可以的。
在通过显著性检验的基础上，通过系数估计值，比较各个回归因子的影响程度，从而找出关键影响因素。
线性回归和线性相关分析对数据有什么要求
线性相关分析的数据要求：可以是连续性数据，也可以是分类数据。线性回归分析的数据要求：自变量可以是分类变量和连续性变量，因变量必须是连续性变量。分类变量：比如性别\\民族\\学历等，数据之间无法进行加减的。连续变量：比如身高\\体重\\收入\\温度等，这种有具体意义的数据，可以进行平均和加减的。
线性回归模型是否适合所有的数据?
我们的方差分析函数在这里执行了f检验,我们的GAM模型明显优于线性回归。 11小结 所以,我们看了什么是回归模型,我们是如何解释一个变量y和另一个变量x的。其中一个基本假设是线性关系,但情况并非总是这样。当关系在x的范围内变化时,我们可以使用函数来改变这个形状。一个很好的方法是在“结”点处将光滑曲线链接在...
一元线性回归可以分析两个多分类变量吗
一元线性回归不可以分析两个多分类变量。根据查询相关公开资料显示，在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析，回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。。
多元线性回归和一元线性回归的区别在哪里?
在【线性回归】分析时,SPSSAU会智能判断共线性问题并且提供解决建议。 结果中可以看出，变量的VIF值均小于5，所以此案例不存在多重共线性的问题。从上表可知，将教育水平,社会资源,科技发展,性别,年龄作为自变量，而将创业可能性作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型公式为：创业可能性=2.114...
回归分析按照因变量的多少可分为
回归分析是一种统计分析方法，用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。根据因变量的多少，回归分析可以分为以下几种类型：简单线性回归：当只有一个自变量与因变量之间存在关系时，可以使用简单线性回归进行分析。简单线性回归假设因变量与自变量之间的关系可以用一条直线来表示。多元线性回归：当有两个...
在线性回归分析中,若检验的结果为不显著,可能原因是什么
1、残差均方大。包括测量误差大，模型外有显著因子，误差自相关，或者真实不显著项未并入残差均方中。2、共线性。方差膨胀因子太大。3、该因子取值范围或波动范围太小，导致效应小。4、模型外因子与该因子存在交互作用，把因子效应抵消。5、该自变量因子存在测量误差，或记录与实际不符。6、未做残差诊断...
什么是回归分析?主要内容是什么
在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析...
在用SPSS做一个线性回归分析,结果如图,R方很低,但是显著性都还可以...
用户可以先试着画一个散点图，看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果，在很多情况下，对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果，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...
线性回归是什么意思?
代价函数就是用来描述线性回归模型与正式数据之前的差异。如果完全没有差异，则说明此线性回归模型完全描述数据之前的关系。一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势...
如何使用excel做一元线性回归分析
使用excel做一元线性回归分析的方法如下：建立散点图：选择需要分析的数据，选择【插入】菜单，选中【散点图】，画出如下的散点图 添加趋势线：单击图形上的数据点，任意一个，单击右键，选择【添加趋势线】回归分析：选择【线性】，单击【显示公式】【显示R平方值】，如果需要做预测，可以在【趋势预测】...
苦潘艾思： 可以 回归分析之后会得出每个因子的回归系数,而这个回归系数的大小就可以说明因子对因变量的影响大小.不过首先要看每个回归系数后面的显著性检验.如果不显著的话 直接pass掉 如果显著了,再看回归系数的大小来判断影响大小.不过要依据标准化的回归系数来判断.因为非标准化的回归系数可能会受到原来每个因子的不同计量单位的影响 长期兼职论文数据分析、问卷调查数据分析等qq9468195
固安县19463814549： 怎么对因子分析中的很多因子很多变量的因子做回归分析 - ？
苦潘艾思： 在SPSS当中,有个因子分析,可以通过因子分析最后得到各个因子在每一个项目上的得分,保存这个得分作为新的变量.然后用新变量再去做回归分析就可以了.
固安县19463814549： 因子分析法的优缺点 - ？
苦潘艾思：[答案] · 简化系统结构,探讨系统内核.可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子集合,从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响.“从树木看森林”,抓住主要矛盾,把握主要矛盾...
固安县19463814549： 怎么判断用线性回归还是非线性回归? - ？
苦潘艾思： 优先选择线性回归,因为线性回归容易处理.也可以选择非线性回归.非线性回归很复杂,而线性回归的方法基本上前人已经完善的差不多了. 处理可线性化处理的非线性回归的基本方法是,通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用...
固安县19463814549： SPSS因子分析之后得出了几个Factor的结果,利用这几个FACTOR结果进行了线性回归分析之后..？
苦潘艾思： 希望对你有帮助!因子分析的各因子是相互独立的,如果在三维空间里的话,就是类似于X,Y,Z轴那样相互垂直的,它们不相关.所以R值和F值接近零,自然显著性水平极低接近1了.你做的线性回归分析毫无意义,属于乱做一气.其实你还是做了一些工作的,那就是你验证了各个因子的相互独立性!
固安县19463814549： 急!!spss回归分析:怎样看数据是否可以做线性回归分析,又怎么看回归分析的结果. - ？
苦潘艾思： 一个自变量 一个因变量如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归. 现在很多人都忽略这一点 直接使用的. 至于判断线性方程拟合的好坏,看R方和...
固安县19463814549： 数学建模用什么方法从大量数据中找出几个变量之间的数学函数关系 - ？
苦潘艾思： 回归分析方法可以! 所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式).回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析.此外,回归分析中,又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析.通常线性回归分析法是最基本的分析方法,遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理. 具体的,你可以查阅一下统计回归方面的书籍.
固安县19463814549： 线性回归模型和非线性回归模型的区别是什么 - ？
苦潘艾思： 线性回归模型和非线性回归模型的区别是: 线性就是每个变量的指数都是1,而非线性就是至少有一个变量的指数不是1.通过指数来进行判断即可.线性回归模型,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量...
固安县19463814549： 一个维度里,有几个因子,那这个维度的不同因子可以做各自的一元线性回归吗?还是一定要做多元回归分析? - ？
苦潘艾思： 因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量 你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性 所以导致单个都相关,而在多元回归分析时 会有些变量被剔除了,回归方程可以用,但是哪几个不显著的变量无法列入的 从数据分析的角度来说,哪几个变量已经没有什么意义了哦,
固安县19463814549： SPSS - 如何进行多元线性回归预测 - ？
苦潘艾思： 分析—回归——线性回归——多元线性回归分析,把因变量放入因变量列表中,之后多个自变量放入自变量列表中,选择变量筛选的方法(进入法、逐步法等),就可以了. 南心网 调查问卷SPSS数据统计分析服务 专业解答
