如何在SPSS中使用1个预测变量(个性得分)和8个因变量(污名得分对8个不同的案例研究)进行回归分析？我试着使用这个过程，就像在之前的文章中看到的那样：虽然这使我不必做8个独立的线性回归-我不能以这种方式获得完整的输出我点击了options框并选择了参数估计，但没有针对回归或<
浏览 36提问于2014-12-19得票数 0
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我有一个时间序列的矩阵Y。行数是观察值的数量。我还有一个预测因子矩阵X。我想在特定于这些列的预测器上回归Y的列。1和0的逻辑矩阵显示i-th变量是否应在j-th predictor上回归。在$coefficients结果中，当变量没有回归到j-th predictor时，我希望是“0”。
有没有可能在没有沉重的脏循环的情况下做到这一点？
浏览 0提问于2016-07-07得票数 1
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我想用多个预测因子来预测多个因变量。如果我正确理解，原则上可以建立一系列线性回归模型，每个模型预测一个因变量，但是如果因变量是相关的，那么使用多元回归就更有意义了。我想做后者，但我不知道怎么做。到目前为止，我还没有找到一个专门支持这个功能的Python包。我试过scikit--学习，即使他们的线性回归模型示例只显示y是数组(每个观察到一个因变量)
浏览 4提问于2015-05-26得票数 9
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考虑到多元回归(如Y ~ X1 + X2 + X3 )，当cor(X1, Y)、cor(X2, Y)和cor(X3, Y)都是0.2等小值时，您认为是否值得将多元回归模型与数据进行拟合，而且(X1, Y)、(X2, Y)和(X3, Y)的曲线没有(线性、非线性)不相关？总而言之，
对于相同的数据
浏览 6提问于2017-09-28得票数 0
我在r中运行了一个多元回归模型，其中的变量具有多个级别。在输出中，汇总显示了两个变量中除一个变量之外的每个级别的结果！我不明白为什么它不能全部显示出来？例如，模型包括观察结果(测验的分数)，预测因素是醉酒(是-否)和“经验”(低-中-高)。在输出中，它返回这些因素变量中除“高
浏览 0提问于2021-03-22得票数 0
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我正在尝试使用多元回归来打篮球。具体地说，我需要根据X、Y和目标的距离来预测俯仰、偏航和加农炮的强度。我在考虑对每个输出参数使用具有多个脉冲变量的多元回归。有没有更好的方法来做这件事？
浏览 1提问于2012-03-15得票数 4
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我正在寻找一个有效的函数，为每个可能的多元回归模型自动生成betas，给出一个因变量和一组预测器，作为python中的DataFrame。例如，给定这组数据： Student Grade Hours Slept Ho
浏览 1提问于2020-04-08得票数 0
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R中的Wald检验自举估计
、、、、
我执行了多元回归(特别是使用R中的quantreg对多个预测因子进行分位数回归)。基于自举估计，我估计了标准误差和置信区间。现在，我想检验不同分位数下的估计值之间是否存在显著差异(Wald测试更好)。rqs(FML, tau=quantiles, data, method="fn", na.action=na.omit)
q.Summary <- summary(Q.mod, se="boot",
浏览 6提问于2015-08-17得票数 0
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我试图用一些解释变量来预测一个变量，每个变量都没有视觉上可以检测到的关系，也就是说，每个回归者和预测变量之间的散点图完全是平坦的云。1)进行个体回归，产生的关系根本不显著。2)一旦我尝试了多变量回归的多个组合，我就得到了一些组合的显着关系(虽然这些组合不稳定，也就是说，一个变量在一个环境<
浏览 2提问于2018-04-06得票数 2
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lm(公式= FinalData$lnm4 ~ FinalData$p + FinalData$y + FinalData$r) NA NA NA
浏览 0提问于2020-01-30得票数 1
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考虑到我有三个分类变量(x1、x2、x3)，每个变量有两个级别。y=b0+b1*x1+b2*x2+b3*x3X <- melt(cbind(x1,x2,x3))[,-1]X[, 2] -0.2308 1.1286 -0.204 0.839
这是所谓的“效应模型”，其中截距实际
浏览 0提问于2017-08-31得票数 0
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谁能向那些统计上幼稚的人解释一下Multiple R-squared和Adjusted R-squared之间的区别？我正在进行单变量回归分析，如下所示： print(summary(v.lm))Call:Multiple <
浏览 3提问于2010-05-20得票数 40
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我是一个R-新来的人，目前正在尝试创建由多元回归模型的β值组成的3个向量。我有三个预测因子：ge、体质和睡眠和因变量RT。如果我只为一个参与者尝
浏览 0提问于2018-11-28得票数 0
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我是数据科学领域的新手，我正在尝试用R开发一个小程序，我想用它来预测香水(香水)。我已经创建了一个包含我自己的所有香水的数据集，其中我有一些属性作为列，比如酸橙、香草、鸢尾花等香水的注释。所有这些都是二元变量，我个人为每种香水都指定了一个0-10范围内的" like“连续值。如何使用所有这些二元变量对连续变量(如)进行回归。我想我必须使用和注释一样多的虚拟变量。但我在<e
浏览 3提问于2021-01-01得票数 0
这是一个关于R的家庭作业。教授没有解释任何东西，只是给了我们示例代码。我无法得到具有两个不同因子居住面积值的曲线图。我真的不明白为什么要包括交互这个术语。“构建两个群体的销售价格与居住面积的散点图:中央空气=1和= 0。解释为什么包括相互作用项。”我正在使用多元回归模型，包括居住面积、“中央空气”(如果房子有中央空调，则指标变量编码为1，否则编码为0)以及它们之间的相互作用。我正在预测</e
浏览 10提问于2019-05-09得票数 0
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我认为R-平方是预测因子对反应的解释方差.但是我想知道调整后的值是如何计算的？如果这个概念和原来的有什么不同。
浏览 0提问于2016-10-21得票数 3
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我正在用著名的ISLR学习统计学习(在R中引入统计学习)并做练习，现在是线性章节回归。尽管是线性回归，但由于高偏置问题，也提到了非线性变换。很容易理解具有多个预测因子的线性回归模型的含义，例如：因此，当X1增加一个单位时，预测的响应Y将增加β1单位(假设X2保持不变)，其余的预测因子也一样也适用于具
浏览 0提问于2021-04-17得票数 0
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我想观察一个治疗变量对我的结果Y的影响。我做了一个多元回归：fit <- lm (Y ~ x1 + x2 + x3)。x1为处理变量，x2、x3为控制变量。我使用了包含x2和x3的预测函数。我绘制了这个预测函数。我想我必须使用行(x，y)，其中y = predict和x是变量x1的
浏览 1提问于2016-12-01得票数 0
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