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田齊齊

線性與非線性是看β嗎？

β前的符號(hào)決定了線性還是非線性，β前是加減法就是線性的，β前是乘除法就是非線性的。

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liting李

spss怎么做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

1.將數(shù)據(jù)導(dǎo)入spss中后選擇菜單欄中的【轉(zhuǎn)換】下的【計(jì)算變量】選項(xiàng)2.在【目標(biāo)變量】中直接輸入變量的名稱,然后在【數(shù)字表達(dá)式】中輸入值即可對新變量賦值了。3.我們還可以對新變量添加邏輯條件與其他變量相互關(guān)聯(lián),選擇【如果】選項(xiàng)4.添加邏輯條件即可5.最后點(diǎn)擊確認(rèn)即可6.在【語法編輯器】中也會(huì)看到我們剛才設(shè)置的語法7.另外，我們還可以利用軟件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)變換，點(diǎn)擊【函數(shù)組】選項(xiàng)中的

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田齊齊

計(jì)量適用于老樣本預(yù)測嗎？

計(jì)量不適合解決老樣本預(yù)測，主要用于解決新樣本預(yù)測問題。

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liting李

什么是偏相關(guān)分析？

偏相關(guān)分析：它描述的是當(dāng)控制了一個(gè)或幾個(gè)另外的變量的影響條件下兩個(gè)變量間的相關(guān)性，如控制年齡和工作經(jīng)驗(yàn)的影響，估計(jì)工資收入與受教育水平之間的相關(guān)關(guān)系。

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liting李

Spss數(shù)據(jù)錄入有多少種方式

Spss數(shù)據(jù)錄入有很多方式,大致有一下幾種:1.讀取SPSS格式的數(shù)據(jù)2.讀取Excel等格式的數(shù)據(jù)3.讀取文本數(shù)據(jù)（Fixed和Delimiter)4.讀取數(shù)據(jù)庫格式數(shù)據(jù)(分如下兩步)

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liting李

spss中三種變量類型如何界定？

統(tǒng)計(jì)學(xué)依據(jù)數(shù)據(jù)的計(jì)量尺度將數(shù)據(jù)劃分為三類：定距型數(shù)據(jù)（Scale）、定序型數(shù)據(jù)（Ordinal）、定類型數(shù)據(jù)（Nominal）。定距型數(shù)據(jù)通常是指諸如身高、體重、血壓等的連續(xù)型數(shù)據(jù)，也包括諸如人數(shù)、商品件數(shù)等離散型數(shù)據(jù)；定序型數(shù)據(jù)具有內(nèi)在固有大小或高低順序，但它又不同于定距型數(shù)據(jù)，一般可以數(shù)值或字符表示。如職稱變量可以有低級(jí)、中級(jí)、高級(jí)三個(gè)取值，可以分別用1、2、3等表示，年齡段變量可以有老、

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liting李

如何用spss分類變量進(jìn)行描述

錄入數(shù)據(jù)，或者導(dǎo)入數(shù)據(jù)、打開護(hù)具點(diǎn)擊分析，開始進(jìn)行分析將分類變量選擇分析對象框中選擇需要分析的東西，點(diǎn)擊確認(rèn)即可。其中quartiles是分類變量的分位數(shù)，點(diǎn)擊確認(rèn)選擇頻率圖，可以不選，這里選擇條形圖

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liting李

為什么在SPSS里面輸入數(shù)據(jù)時(shí)，有一列數(shù)據(jù)變成全0了

“有一列數(shù)據(jù)全變成0了” 針對這個(gè)問題可能是下列這種情況：你把spss試圖由“數(shù)據(jù)”切換成“變量”（應(yīng)該在左下角），看變量視圖中將那一列數(shù)據(jù)的小數(shù)位是不是0，如果是0 就會(huì)出現(xiàn)你說的那種情況，你將它的小數(shù)位改成3位或者你需要顯示的位數(shù)即可。

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PGC123

卡方分布與logistic回歸有什么關(guān)系嗎？

問題描述：老師，卡方分布與logistic回歸有什么關(guān)系嗎？答：卡方分布描述的是一種分布形態(tài)，而logistic回歸是一種用來解決分類問題的模型，兩者沒有可比性。一般而言，我們會(huì)在logistic回歸的特征篩選階段使用卡方檢驗(yàn)來篩選x變量。

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liting李

為什么R方這么小，如何提高R方

R^2表示的模型和樣本之間的擬合度，就是說擬合度越好該模型越能代表樣本觀測值的趨勢，R^2越接近1越好。F值代表了樣本模型和總體之間的關(guān)系，即是樣本模型所反映的X，Y之間的關(guān)系在總體上是否顯著，sig.接近0越好。

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liting李

判定線性回歸方程有效的R平方的范圍是多少

回歸分析就是將所關(guān)心的特性的性能與潛在的原因聯(lián)系起來。一元回歸是處理2個(gè)變量x和y之間的關(guān)系,假如2個(gè)變量之間的關(guān)系是線性的,就稱為一元線性回歸,一元線性回歸就是要建立y=a bx方程,該方程稱為y對x的回歸方程。一元線性回歸在煤質(zhì)檢驗(yàn)中的應(yīng)用非常廣泛,煤質(zhì)專家以及煤質(zhì)檢驗(yàn)人員,經(jīng)過大量的調(diào)查研究和科學(xué)試驗(yàn),發(fā)現(xiàn)和總結(jié)了許多一元線性回歸的經(jīng)驗(yàn)公式。經(jīng)驗(yàn)公式對于煤質(zhì)檢驗(yàn)、煤質(zhì)管理及科學(xué)研究等方面都

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田齊齊

spss值標(biāo)簽怎樣轉(zhuǎn)換？

答：如圖所示

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田齊齊

SPSS快捷工具欄數(shù)據(jù)編輯器消失如何恢復(fù)？

SPSS快捷工具欄數(shù)據(jù)編輯器消失，如下圖操作步驟如下：

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liting李

R方不高該怎么辦

首先r方和調(diào)整r方小可能本身不是問題，因?yàn)槟阊芯康淖宰兞勘旧砭筒皇菍σ蜃兞孔钪饕挠绊懀绻且粋€(gè)量做一元回歸，那r方大于5%就合理。如果真的有問題，那可以有四種方法，將變量變成自然對數(shù)形式；將變量變成平方形式；將變量和另一個(gè)變量相乘的形式；還有就是按照一定的控制變量篩選數(shù)據(jù)（這個(gè)時(shí)候往往需要查一些文獻(xiàn)看看要怎樣控制變量）。R方不高首先想到的是改善模型。

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liting李

SPSS中如何定義變量

1.打開SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口，點(diǎn)擊視圖轉(zhuǎn)換欄中的”變量視圖“，進(jìn)入變量視圖頁面。2.定義變量名稱：選中某個(gè)變量的名稱單元格單擊，即可編輯變量名稱。如果沒有預(yù)先編輯變量名而直接輸入數(shù)據(jù)的話，會(huì)像下圖一樣顯示哦。從技術(shù)角度來說，也可以這樣做，但具體分析變量的時(shí)候一定會(huì)很混亂，別人也很難看懂。3.定義變量類型：選中某個(gè)變量的”類型“單元格，單擊即可彈出如下對話框，選取和變量相應(yīng)的類型。例如：”性別“

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liting李

spss怎么導(dǎo)入excel數(shù)據(jù)表？

1.首先在電腦上打開spss軟件，如果沒有spss就要去安裝一個(gè)，點(diǎn)擊spss快捷方式，進(jìn)入spss圖形操作界面。2.在spss的操作界面上，點(diǎn)擊左上角“文件”，在菜單中找到打開，點(diǎn)擊“打開”，在下級(jí)選項(xiàng)里選擇“數(shù)據(jù)”。3.點(diǎn)擊進(jìn)去文件管理界面后，在這邊選擇你所需要打開的excel文件，在“查找范圍”里選擇你excel數(shù)據(jù)文件存放的文件夾，接著在下面文件類型選擇excel文件類型，不然找不到e

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田齊齊

怎樣理解邏輯回歸中的P?

邏輯回歸模型所做的假設(shè)是

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田齊齊

為什么s曲線取值范圍是0和1中間？

sigmoid函數(shù)也叫Logistic函數(shù)，用于隱層神經(jīng)元輸出，取值范圍為(0,1)，它可以將一個(gè)實(shí)數(shù)映射到(0,1)的區(qū)間，可以用來做二分類。在特征相差比較復(fù)雜或是相差不是特別大時(shí)效果比較好。Sigmoid函數(shù)由下列公式定義我們知道自變量x的取值為負(fù)無窮到正無窮，由公式得出Y的取值范圍為(0,1)。Sigmoid函數(shù)的圖形如S曲線

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田齊齊

邏輯函數(shù)的介紹

首先我們要先介紹一下Sigmoid函數(shù)，也稱為邏輯函數(shù)（Logistic function）：a其函數(shù)曲線如下：a從上圖可以看到sigmoid函數(shù)是一個(gè)s形的曲線，它的取值在[0, 1]之間，在遠(yuǎn)離0的地方函數(shù)的值會(huì)很快接近0或者1。它的這個(gè)特性對于解決二分類問題十分重要邏輯回歸的假設(shè)函數(shù)形式如下：a所以：一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，實(shí)際上是把決策函數(shù)限定在某一組條件

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田齊齊

邏輯回歸與線性回歸是什么關(guān)系呢？

邏輯回歸與線性回歸都是一種廣義線性模型。邏輯回歸假設(shè)因變量 y 服從伯努利分布，而線性回歸假設(shè)因變量 y 服從高斯分布。因此與線性回歸有很多相同之處，去除Sigmoid映射函數(shù)的話，邏輯回歸算法就是一個(gè)線性回歸?？梢哉f，邏輯回歸是以線性回歸為理論支持的，但是邏輯回歸通過Sigmoid函數(shù)引入了非線性因素，因此可以輕松處理0/1分類問題。

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