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十六 十六
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    1)准备分析数据
    在spss数据编辑窗口中,创建变量,并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”,它们对应的分级数值可以在spss数据编辑窗口中通过计算产生。2)启动线性回归过程
    单击spss主菜单的“analyze”下的“regression”中“linear”项,将打开线性回归过程窗口。3)设置分析变量
    设置因变量:用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量,然后点击“dependent”栏左边的向右拉按钮,该变量就移到“dependent”因变量显示栏里。设置自变量:将左边变量列表中的“[x1]”、“[x2]”、“[x3]”、“[x4]”变量,选移到“independent(s)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量,可不选择任何变量。选择标签变量:选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量,可不作任何设置。4)回归方式
    预报因子变量是经过相关系数法选取出来的,在回归分析时不做筛选。因此在“method”框中选中“enter”选项,建立全回归模型。5)设置输出统计量
    单击“stat**tics”按钮,将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为:
    ①“regression coefficients”回归系数选项:
    “estimates”输出回归系数和相关统计量。“confidence interval”回归系数的95%置信区间。“covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“estimates”输出回归系数和相关统计量。②“residuals”残差选项:
    “durbin-watson”durbin-watson检验。“casew**e diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项,下面两项处于可选状态:
    “outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量;“all cases”选择所有观测量。提交执行
    在主对话框里单击“ok”,提交执行,结果将显示在输出窗口
    回归模型统计量:r 是相关系数;r square 相关系数的平方,又称判定系数,判定线性回归的拟合程度:用来说明用自变量解释因变量变异的程度(所占比例);adjusted r square 调整后的判定系数;std.error of the estimate 估计标准误差。

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