做回归分析能不能确定几组数据是不是线性分布的怕p

先画原始数据的散点图,散点大致呈线性分布,可以用y=ax+b方程来回归其次是在excel中根据系数计算公式计算,公式如下：利用excel进行计算,最后得出b=-41.2169  a

【工具】【加载宏】在里选择“分析工具库”【确定】这一步如果你已经做完了的话,跳过就是了.【工具】下面多了个【数学分析】,选《回归》跳出对话框,接下里你指定就是了X作为分析因素的数据区域y作为因素组合的

斜率=SLOPE(y值序列,x值序列）截距=INTERCEPT(y值序列,x值序列）

没太大关系只要OLS做出来的残差是平稳的就行了再问：那这样不会出现伪回归问题吗？您的意思是说对残差进行单位根检验吗？resid值不可以进行检验啊……谢谢了，我会加分的再答：请不要用您如果只是一个课程论

属于时间序列预测如果用简单的回归模型来做并不是很准确的在spss中有一项是预测的菜单,其中就是考虑时间序列后的分析预测,有点类似于回归分析,但是它会考虑到时间序列的影响,同时也有自变量和因变量的

造价是把?不建议造价,不是因为道德原因,而是造假太费功夫,很费时间,非专业人士不能做我经常帮别人做这类的数据分析的

模型可行：因为R和R方还是比较大的,说明变量相关性和解释度都高；回归模型的F检验值的概率值小于0.05,说明回归模型的拟合度极高.关于系数：系数的值表示的是自变量对因变量的影响程度.每个自变量对于因变

你的问题不太明确.一般来说,个人常用的方法有两种（前提是每个题的选项都是一致,如都为测量态度的五级,从非常不同意到非常同意）：累加形成新变量.可将一组同性质的题目每题的选项分别按照非常不同意=1,比较

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

把数据和参考论文发我邮箱邮箱看我个人资料哈用spss很快帮你搞定再问：excel文件已发

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

利用多元回归分析就成,Y统计出来的

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

进行数据变换有对数变换、平方根变换、平方根反正弦,你的看数据应该是平方根反正弦.其实不符合正态性的相关分析,一般不转换数据,一般都进行秩相关.

常数项的正负都没有关系,它是否显著也没什么意义关键是你要看自变量的回归系数正负是否符合你的专业常识这个回归方程是：y=0.350*x1+0.332*x2+0.470*x3+0.211*x4-0.911

当然不相等了,你这是个一元线性回归的,是一个直线拟合啊,eviews通常默认用的是最小二乘法,你写的那个方程表达式叫回归方程,每个x带入方程得到的y是个估计值,与真实值有偏差的啊,最小二乘法的思想就是

重复测量方差分析,具体可以找我分析的

是的,需要先确定一个函数,这个需要通过绘制一个散点图矩阵来大概的确定,不是说一下子就能够准确的确定出函数类型的,可以根据散点图矩阵尝试着构建不同的函数,然后拟合和看拟合效果如何,最终选择最佳的一个模型

钻这么深,让人有些纠结啊.是否适合回归,首先需要有经验的支持.回归分析似乎是从正态分布的残差出发推导的,但若你没有除回归之外更好的办法,你又会怎样呢?如果有足够的把握认定数据中有无效的异常点,剔除后再

这个问题很难啊