前面我们说过二分类Logistic回归模型，但分类变量并不只是二分类一种，还有多分类，本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型。多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型一、有序多分类Logistic回归模型 有序多分类 ...
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2016-07-23 20:53:49
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在做logistics回归之前，我们要先对你要做预测的变量做个相关分析，找出和你因变量相关的自变量。我这里就不做了，直接用我处理之后的数据。 打开我们要分析的数据，单击“分析”，选择“回归”，然后选择“二元Logistics回归”，弹出下面的界面，如图： 把是否购买移到因变量框里面去，把消费金额和消 ...
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2016-07-21 00:34:41
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卡方检验-考察分类变量相关性-“交叉表”或“设定表”中进行； t检验-考察连续变量与分类变量相关性-“设定表”中进行； 线性logsitic回归-研究分类因变量与一组自变量（可连续可分类）的关系； 树结构模型-研究自变量间是否存在交互作用 广义线性模型-在更广范畴建立模型。 1、案例背景 收集脑外伤 ...
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2016-07-13 13:37:55
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菜单除了可以计算基本的统计量之外，也可以给出一些简单的检验结果和图形，有助于用户进一步的分析数据。使得用户能够从大量的分析结果之中挖掘到所需要的统计信息。适用范围
对资料的性质、分布特点等完全不清楚的时候Analyze -> Descriptive Statistics -> Expore
数据源ceramics.sav因变量列表
用于选入待分析的变量
因子列表
用于选择分组变量，根据...
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2016-07-04 01:17:40
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传统线性模型的假设之一是因变量之间相互独立，并且如果自变量之间不独立，会产生共线性，对于模型的精度也是会有影响的。虽然完全独立的两个变量是不存在的，但是我们在分析中也可以使用一些手段尽量减小这些问题产生的影响，例如采用随机抽样减小因变量间的相关性，使其满足假设；采用岭回归、逐步回归、主成分回归等解决 ...
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2016-07-03 15:42:39
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在之前介绍的线性回归模型中，有一个隐含的假设是自变量均为连续变量，但实际上自变量有时候是分类变量，类似于方差分析中的因素，这种分类自变量在回归分析中，也默认作为连续变量使用，这就会产生一个问题，如果是无序分类变量，那么各类别间没有高低之分，每变化一个单位，对于因变量的影响是相同的，无法分析当中的趋势 ...
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2016-07-02 18:58:19
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标准的线性回归模型的假设之一是因变量方差齐性，即因变量或残差的方差不随自身预测值或其他自变量的值变化而变化。但是有时候，这种情况会被违反，称为异方差性，比如因变量为储蓄额，自变量为家庭收入，显然高收入家庭由于有更多的可支配收入，因此储蓄额差异较大，而低收入家庭由于没有过多的选择余地，因此储蓄会比较有 ...
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2016-07-01 18:13:43
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线性回归的首要满足条件是因变量与自变量之间呈线性关系，之后的拟合算法也是基于此，但是如果碰到因变量与自变量呈非线性关系的话，就需要使用非线性回归进行分析。SPSS中的非线性回归有两个过程可以调用，一个是分析—回归—曲线估计，另一个是分析—回归—非线性，两种过程的思路不同，这也是非线性回归的两种分析方 ...
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2016-06-27 21:33:34
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只有一个自变量和因变量的线性回归称为简单线性回归，但是实际上，这样单纯的关系在现实世界中几乎不存在，万事万物都是互相联系的，一个问题的产生必定多种因素共同作用的结果。 对于有多个自变量和一个因变量的线性回归称为多重线性回归，有的资料上称为多元线性回归，但我认为多元的意思应该是真的因变量而非自变量的， ...
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2016-06-26 23:43:22
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我们在实际工作中为了准确的分析问题，经常会收集多个变量，这些变量之前存在相互影响，导致分析的因素混杂，影响分析结果，为了获得准确的实验效应，我们需要控制其中一些影响因变量的变量，这些变量称为就协变量，带有协变量的方差分析称为协方差分析。协方差分析的基本思想为：在进行方差分析之前，先用直线回归找出各组 ...
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2016-06-19 21:25:27
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