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SPSS多元线性回归与SPSS多元非线性回归

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发表于 2017-5-16 15:43:56
陈老师:

您好!关于多元线性和非线性回归有问题向您请教

研究目的如下:
1、针对已有的一个因变量和七个自变量,探究哪些自变量对因变量有显著影响
2、同时,探究不同自变量对因变量影响程度的大小
3、确定自变量与因变量的函数关系(不清楚是线性关系还是非线性关系)

在这种情况下,请教陈老师几个问题:
1、针对以上情况,先进行SPSS多元线性回归分析,怎样判断自变量与因变量之间存在较强的线性关系?
是通过anova sig<0.05判断,还是自变量对因变量的显著性sig<0.05,还是R方来判断?

2、如果不存在较强的线性关系,再进行SPSS非线性回归分析,是否需要提前给出自变量与因变量的非线性表达式(含有未知参数)?是不是还要先赋初始值?
利用“非线性回归分析”判断不同自变量对因变量的影响程度,是不是也是通过非标准化系数判断?
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发表于 2017-5-16 21:32:44
1、研究多个自变量对因变量的影响,统计学方法肯定是多元线性回归,因为如果变量之间的关系是曲线的话,意味着在某一些状态下,自变量大会导致因变量大,而另一些状态下,自变量大因变量就会小,所以非线性,就意味着自变量对因变量的影响随机不固定无规律,就可以看作没影响,因此研究自变量对因变量的影响,必须是线性回归。
2、自变量对因变量的影响程度大小,判断标准化回归系数的大小,如A自变量的标准化回归系数为0.5,B自变量的标准化回归系数为0.6,那么影响能力A<B。
3、研究影响,一定是线性回归。
4、自变量和因变量之间的线性关系,就是标准化回归系数,标准化回归系数越大,关系越强烈。
5、ANOVA仅仅是判断回归方程的显著性的,而不是判断自变量的显著性的,因此自变量是否显著,要看自变量的sig.是否小于0.05。
6、R方是分析实际数据与线性回归方程的拟合度的。也就是SPSS运算得出的线性回归方程与...成为会员可查看全部,【点击成为会员】
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发表于 2017-6-24 14:55:28
陈老师讲的很透侧
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