1樓：浙江衛視
因為在多元回bai
歸分析的過程中du
，會自動剔除一些zhi對於因變
量無顯著影響的變dao量專
你只是用簡單相關分析的不準確屬，有可能是變數之間存在一些共線性 所以導致單個都相關，而在多元迴歸分析時 會有些變數被剔除了，迴歸方程可以用，但是哪幾個不顯著的變數無法列入的
從資料分析的角度來說，哪幾個變數已經沒有什麼意義了哦，
2樓：匿名使用者
沒有影響或者存在共線性，就提出了啊
專業資料分析
3樓：匿名使用者
因為不是顯著的
我經常幫別人做這類的資料統計分析的
現在正用spss進行多元線性迴歸分析，用到分類變數，想問資料匯入之後需要對分類變數進行特別處理下嗎？
4樓：匿名使用者
如果分類變數只有兩類的話 不需要進行處理設定啞變數 直接進行迴歸就好
如果分類變數超過兩類的話 則需要設定啞變數。
不過如果有多個分類變數時 我一般不採用線性迴歸這個來做迴歸，因為要單獨設定啞變數麻煩。通常我都是採用多元線性模型的方差分析，不需要特別設定，在選項中有一項是引數估計，把這項選中 的出來的引數估計表 跟線性迴歸的是一樣的，其中直接就進行了啞變數的分析
5樓：匿名使用者
分類變數要處理的
我經常幫別人做類似的資料分析的
6樓：匿名使用者
要設定啞變數的
可以找我
在excel和spss中進行多元線性迴歸分析，如何計算每個自變數分別對因變數的解釋為多少？
7樓：匿名使用者
用spss進行多元迴歸以後，系統會自動給出x1、x2和x3（從大到小）的r的平方和，相減就是解釋率。
8樓：匿名使用者
花好月圓夜，寂寞人齊齊
spss多元線性逐步迴歸分析結果顯示變數進入方程並且p<0.05 但是怎麼又出來一個排除變數的exclude variable
9樓：
這是正常現象。在spss多元線性逐步迴歸中，早先已經進入方程的變數可以又被踢出來。多元線性逐步迴歸要求能留在方程中的變數必須要同時符合2個條件：
一是對模型必需要有足夠的影響力，二是對不能方程中的其他變數產生明顯的影響（也就是造成共線性）。因此，雖然一個變數已經進入了方程，但隨後進入的方程其他變數與它形成了共線性的話，那麼原先已經入選的變數可以被剔除，尤其是在原先入選的變數沒有後面入選的變數影響力大，或者是原先入選的變數對模型中其他變數的影響力比後面入選的變數大的情況下更是如此。
spss元線性逐步迴歸可以詳細列出每一步的入選或排除變數，你只有檢查一下就可以知道到底是哪一個變數入選後就把你關注的變數剔除出來。
一般來說，被剔除出來的變數對模型的**不會造成明顯影響，如果被剔除出來的變數與後面的變數具有高度共線性的話，那麼基本就不會造成什麼影響；如果被剔除出來的變數與後面的變數具有中度共線性的話，那麼多多少少會有一些影響，並且還會造成後面變數的剔除偏倚（後面變數的影響被高估）。
在用spss做多元線性迴歸時，需不需要將資料標準化？用標準化的資料和原始資料做出來的結果是不是不一樣？
10樓：呂秀才
不需要進行標準化
spss迴歸分析的結果本身就會給出一個經過標準化的迴歸係數
標準化之後的資料 做出來就沒有常數項的
11樓：匿名使用者
在選項中選擇beta就可以啦
您好，請問在spss中進行迴歸分析，自變數為而分類變數，因變數為連續變數，可以進行多元線性迴歸分析嗎？ 10
12樓：匿名使用者
自變數為分類便利的情形：為了能將這些指標引入迴歸分析中，必須對其進行數量化處理。如果是而分類指標，如對性別便利x的賦值方法可為 x=或 x= 等。
如果是多分類指標，假定有g類，則用g-1個取值為0或1的啞變數完整的表達這些類別。
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