有做了主成分分析再做回归的么?-搜答案-搜搜考试网

样本点观测值减去回归值就是残差,残差平方和用来衡量回归方程对样本点的拟合情况,例如对于方程得F检验值是回归平方和比上残差平方和,这个值越大,证明方程拟合越好,不是专门针对PCA.再问：那是专门针对多元

联系你了,看能否帮到

1.spss直接帮你把几个因子都已经算出来了,就是FAC1-1列就是因子F1,同理可以得知F2,F3.不用算的,如果问F1怎么来的,就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.21

得到两个主成分的前提是它们的单位根大于1吧.检验你先看看主成分分析的原理.看懂了你就会做啦

从你的回归分析系数的假设检验看出所以系数在0.05的检验水准下都没有统计学意义所以回归方程拟合的效果不好

F检验是对整个方程的检验,sig.=0,说明整个回归方程是显著的.T检验是对各个系数包括常数项的检验,sig.大于0.05的话,一般认为这个系数不显著,如果题目要求对系数进行T检验的话,那是必须舍去的

你好,我找了4篇发到你邮箱了

我学过一点SPSS~还是略懂,hello,本人是统计学的,不知道你相分析什么数据的呢?、

在因子分析时,点击得分-保存因子得分即可,在回归分析时,将Y输入到dependent,F1F2输入到indenpendent,下面那位说错了.再问：就是一开始肯定没有YF1和F2的，提取出来主成分怎么

线性回归哪个是因变量,哪个是自变量呢再问：60岁及以上人口是因变量其余是自变量？再答：相关一张张图传麻烦，给个QQ我发你再问：.

统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证.1、在spss里把A、B、C、D四个

依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……

X=[1146811141721]'Y=[2.493.303.6812.2027.0461.10108.80170.90275.50]'X=[ones(9,1),X][b,bint,r,rint,st

主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分,其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法而回归分析是为了构建一个自变量和因变量的关系模型,从而可以找到有效的预测因变量的方式所以回归分析需要有

高铁梅的计量经济学有具体操作方法不会的话我可以帮你操作再问：我用eviews做的，我看了好多试验，应用教程之类的，书里差不多都说到面板数据要用Hausman检验来判断选择固定效应模型或随机效应模型，然

不是这样子的.有两种方法：一、使用SPSS软件中的COMPUTEVARIABLE这个功能,生成一个新的变量,这个新变量的计算公式为：A=(A1+A2+A3+A4)/4,也就是所谓的加总再平均.这样得出

min最小值

做多元线性回归分析的时候,有可能存在多重共线性的情况,为了消除多重共线性对回归模型的影响,通常可以采用主成分回归和偏最小二乘法来提高估计量的稳定性.主成分回归是对数据做一个正交旋转变换,变换后的变量都

有的啊,每个分析方法都有应用条件的回归分析有太多种分类了,每一种回归都是不一样的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那后三种分析主要是什么数据类型呢？求指教啊

相关分析是一对一回归分析是一对多后者互相有影响最常见是多元共线性用vif检验