最小二乘回归spss
@周民4733：spss 怎么用最小二乘估计求回归方程 -
和妍18842717276…… 用最小二乘估计求回归方程总离差不能用n个离差之和来表示,通常是用离差的平方和,即作为总离差,并使之达到最小,这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条. 由于绝对值使得计算不变,在实际应用中人们更喜欢用:Q=(y1-bx1-a...
@周民4733：spss中怎么求加权最小二乘估计,详细操作步骤 -
和妍18842717276…… 这个只能在回归分析里用,在分析里找线性回归,最下面有WLS Weight,这就是加权最小二乘估计.
@周民4733：spss怎么做二阶最小二乘法 -
和妍18842717276…… spss是一个套装,你只需要把所有数据录入完成,然后找到分析,往下拉,找到回归,回归栏里面有二阶最小二乘法这个选项
@周民4733：SPSS 13.0 普通最小二乘法 -
和妍18842717276…… 最小二乘法在analyze--regression---2 stage least squares 这个就是二阶段最小二乘法的回归分析! 其实基于线性回归都是基于最小二乘法的,所以不是特别明白你的问题! 在regression选项中有LINER REGRESSION也可以做的,有书话在看看吧!
@周民4733：spss中的回归分析 二阶最小二乘法中有因变量 解释变量 工具变量 但是工具变量是什么意思 -
和妍18842717276…… 这个其实跟结构方程建模的过程等同的,就是这么个关系 有三类变量 A B C A作为解释变量,可以解释B和C,B作为工具变量,A可以解释它,但是B又作为C的解释变量,就是个逻辑关系 包括:A---B---C A----C B----C
@周民4733：请问有谁知道用SPSS 17.0软件进行多元线性最小二乘法回归参数具体该怎样操作啊? 谢谢 -
和妍18842717276…… 最小二乘法就是最普通 最经典的回归采用的方法 拟合之后 会弹出来的结果中 有一个表格中 就列出了各个自变量的回归系数,包括标准化和非标准化的回归系数,如果回归方程,一般采用非标准化的回归系数,如果要看各自变量影响的大小,则看标准化的回归系数
@周民4733：求如何用SPSS计算回归系数的标准误差??? -
和妍18842717276…… 假设有p个自变量,每个变量都有n组数据.首先定义一个X变量矩阵,即一个n*(p+1)阶矩阵.然后需要求出X的转置矩阵X',可以用选择性黏贴里的转置,也可以用转置函数.然后进行矩阵乘法计算,求出x'*x,用MMULT函数. 然后再对求出...
@周民4733：spss 如何做加权最小二乘法 -
和妍18842717276…… 线性回归是指你选择了何种模型(即方程类型),最小二乘法是计算和调整该模型参数的一种方法.两者概念上没有重叠.
@周民4733：如何用SPSS1进行普通最小二乘法分析数 -
和妍18842717276…… 用regression菜单操作
@周民4733：二阶段最小二乘法和SPSS中回归和相关性检验哪个有关? -
和妍18842717276…… 应该是用 用加权最小二乘法消除异方差性吧? 或者 偏最小二乘,多重共线性?因为涉及的统计中,线性模型中的随机误差项e是否存在异方差性,或者自变量X是否多重共线性,如果存在线性回归中 SPSS中检验模型的显著性和参数的显著性 ...
和妍18842717276…… 用最小二乘估计求回归方程总离差不能用n个离差之和来表示,通常是用离差的平方和,即作为总离差,并使之达到最小,这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条. 由于绝对值使得计算不变,在实际应用中人们更喜欢用:Q=(y1-bx1-a...
@周民4733：spss中怎么求加权最小二乘估计,详细操作步骤 -
和妍18842717276…… 这个只能在回归分析里用,在分析里找线性回归,最下面有WLS Weight,这就是加权最小二乘估计.
@周民4733：spss怎么做二阶最小二乘法 -
和妍18842717276…… spss是一个套装,你只需要把所有数据录入完成,然后找到分析,往下拉,找到回归,回归栏里面有二阶最小二乘法这个选项
@周民4733：SPSS 13.0 普通最小二乘法 -
和妍18842717276…… 最小二乘法在analyze--regression---2 stage least squares 这个就是二阶段最小二乘法的回归分析! 其实基于线性回归都是基于最小二乘法的,所以不是特别明白你的问题! 在regression选项中有LINER REGRESSION也可以做的,有书话在看看吧!
@周民4733：spss中的回归分析 二阶最小二乘法中有因变量 解释变量 工具变量 但是工具变量是什么意思 -
和妍18842717276…… 这个其实跟结构方程建模的过程等同的,就是这么个关系 有三类变量 A B C A作为解释变量,可以解释B和C,B作为工具变量,A可以解释它,但是B又作为C的解释变量,就是个逻辑关系 包括:A---B---C A----C B----C
@周民4733：请问有谁知道用SPSS 17.0软件进行多元线性最小二乘法回归参数具体该怎样操作啊? 谢谢 -
和妍18842717276…… 最小二乘法就是最普通 最经典的回归采用的方法 拟合之后 会弹出来的结果中 有一个表格中 就列出了各个自变量的回归系数,包括标准化和非标准化的回归系数,如果回归方程,一般采用非标准化的回归系数,如果要看各自变量影响的大小,则看标准化的回归系数
@周民4733：求如何用SPSS计算回归系数的标准误差??? -
和妍18842717276…… 假设有p个自变量,每个变量都有n组数据.首先定义一个X变量矩阵,即一个n*(p+1)阶矩阵.然后需要求出X的转置矩阵X',可以用选择性黏贴里的转置,也可以用转置函数.然后进行矩阵乘法计算,求出x'*x,用MMULT函数. 然后再对求出...
@周民4733：spss 如何做加权最小二乘法 -
和妍18842717276…… 线性回归是指你选择了何种模型(即方程类型),最小二乘法是计算和调整该模型参数的一种方法.两者概念上没有重叠.
@周民4733：如何用SPSS1进行普通最小二乘法分析数 -
和妍18842717276…… 用regression菜单操作
@周民4733：二阶段最小二乘法和SPSS中回归和相关性检验哪个有关? -
和妍18842717276…… 应该是用 用加权最小二乘法消除异方差性吧? 或者 偏最小二乘,多重共线性?因为涉及的统计中,线性模型中的随机误差项e是否存在异方差性,或者自变量X是否多重共线性,如果存在线性回归中 SPSS中检验模型的显著性和参数的显著性 ...
