多元线性回归的计算公式是怎样的？
多元线性回归：1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%CI，点击ok。计算模型一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元线性回归。 设y为因变量X1,X2…Xk为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：Y=b0+b1x1+…+bkxk+e
[create_time]2022-10-29 07:13:06[/create_time]2022-11-12 03:52:30[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]鹰志说生活[uname]https://pic.rmb.bdstatic.com/bjh/user/5925626c11487b92bdaa0bc20acf2d00.jpeg[avatar]专注于分享生活经验，科普生活小常识[slogan]专注于分享生活经验，科普生活小常识[intro]757[view_count]多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?
多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?多元线性回归考察的是多个自变量对因变量的影响，一元线性回归模型考察的是一个自变量对因变量的影响。线性回归分析模型效果的结果如下：从上表可以看出，离差平方和为162.149，残差平方和为152.062，而回归平方和为10.086。回归方程的显著性检验中，统计量F=2.574，对应的p值小于0.05，被解释变量的线性关系是显著的，可以建立模型。建立模型后，需要查看模型拟合优度是否可以，其中就可以查看R方与调整R方值。拟合优度：从上表可知，将社会资源, 教育水平, 科技发展作为自变量，而将创业可能性作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型R方值为0.062，调整R方为0.038，其中R方是决定系数，模型拟合指标。反应Y的波动有多少比例能被X的波动描述。调整R方也是模型拟合指标。当x个数较多是调整R²比R²更为准确。意味着社会资源, 教育水平, 科技发展可以解释创业可能性的6.2%变化原因。可见，模型拟合优度一般，说明被解释变量可以被模型解释的部分较少。接下来查看变量是否具有多重共线性。VIF值用于检测共线性问题,一般VIF值小于10即说明没有共线性(严格的标准是5)，有时候会以容差值作为标准,容差值=1/VIF，所以容差值大于0.1则说明没有共线性(严格是大于0.2)，VIF和容差值有逻辑对应关系,因此二选一即可,一般描述VIF值。在【线性回归】分析时,SPSSAU会智能判断共线性问题并且提供解决建议。 结果中可以看出，变量的VIF值均小于5，所以此案例不存在多重共线性的问题。从上表可知，将教育水平,社会资源,科技发展,性别,年龄作为自变量，而将创业可能性作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型公式为：创业可能性=2.114 + 0.251*教育水平 + 0.026*社会资源 + 0.013*科技发展-0.172*性别 + 0.024*年龄。最终分析可知：教育水平的回归系数值为0.251(t=2.934，p=0.0040.05)，意味着社会资源并不会对创业可能性产生影响关系。科技发展的回归系数值为0.013(t=0.140，p=0.889>0.05)，意味着科技发展并不会对创业可能性产生影响关系。性别的回归系数值为-0.172(t=-1.212，p=0.227>0.05)，意味着性别并不会对创业可能性产生影响关系。年龄的回归系数值为0.024(t=0.297，p=0.767>0.05)，意味着年龄并不会对创业可能性产生影响关系。总结分析可知：教育水平会对创业可能性产生显著的正向影响关系。但是社会资源, 科技发展, 性别, 年龄并不会对创业可能性产生影响关系。如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P< 0.05)，还想对比影响大小，建议可使用标准化系数值的大小对比影响大小，Beta值大于0时正向影响，该值越大说明影响越大。Beta值小于0时负向影响，该值越小说明影响越大。上图所示，回归方程的常数项约为2.114，教育水平,社会资源,科技发展,性别,年龄的标准化系数分别为0.218、0.022、0.011、-0.085、0.021。可以看出模型中教育水平对创业可能性影响较大。
[create_time]2023-09-05 17:11:12[/create_time]2023-01-14 12:13:18[finished_time]2[reply_count]0[alue_good]SPSSAU[uname]http://pic.rmb.bdstatic.com/a209c5c59677e8e9951d8eb434059430.png@c_1,w_958,h_958,x_0,y_0[avatar]百度认证:SPSSAU官方账号,教育领域创作者[slogan]SPSSAU，也称"在线SPSS"，一款网页版数据科学算法平台系统，提供"拖拽点一下"的极致体验和智能化分析结果。[intro]2534[view_count]多元线性回归和多项式回归有哪些区别？
多元线性回归模型与一元线性回归模型区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。多元线性回归模型，（multivariable linear regression model ）在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响。多元线性回归模型的一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n 其中 k为解释变量的数目，βj（j=1,2,…,k)称为回归系数（regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为 E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元线性回归。
[create_time]2023-07-01 22:13:42[/create_time]2023-07-15 20:49:34[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]司泽南聿[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.cdec9725.lt8PJgvQPrwFgr5iaWQXjg.jpg?time=2903&tieba_portrait_time=2903[avatar]TA获得超过1308个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]97[view_count]统计图与模型的区别和联系
亲亲，非常荣幸为您解答[开心][开心]统计图和模型都是数据分析中应用广泛的工具。区别在于，统计图主要用来图像化展示数据分布、趋势等信息，比如直方图、散点图、折线图等，能够直观地呈现数据特征；而模型则是对数据的定量分析，并用统计学原理建立数学模型进行描述、预测和推理，比如回归模型、时间序列模型等，能够提供更加精确的预测和决策支持。但是，统计图也可以用来辅助模型的分析和说明，模型也可以用来验证和解释统计图中的现象。[鲜花][开心]【摘要】
统计图与模型的区别和联系【提问】
亲亲，非常荣幸为您解答[开心][开心]统计图和模型都是数据分析中应用广泛的工具。区别在于，统计图主要用来图像化展示数据分布、趋势等信息，比如直方图、散点图、折线图等，能够直观地呈现数据特征；而模型则是对数据的定量分析，并用统计学原理建立数学模型进行描述、预测和推理，比如回归模型、时间序列模型等，能够提供更加精确的预测和决策支持。但是，统计图也可以用来辅助模型的分析和说明，模型也可以用来验证和解释统计图中的现象。[鲜花][开心]【回答】
亲亲[鲜花][开心]统计图能够通过可视化的方式展现数据的分布情况、趋势以及异常情况，进而帮助人们理解数据之间的关系和相互作用。而模型则是通过建立数学或统计学模型来揭示数据之间的内部规律和机制，从而对数据进行预测和解释。统计图可以为模型的构建提供数据分析的基础，而模型则可以进行更深入的数据分析和预测，从而为决策和优化提供更为科学的依据。[鲜花][开心]【回答】
[create_time]2023-05-31 15:09:17[/create_time]2023-06-15 15:07:23[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]奥维教育[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.3aa62b9b.OovabxeadsrMxBZm3Pm32A.jpg?time=9441&tieba_portrait_time=9441[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]13[view_count]
数据统计研究模型的目的是什么
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。那么做数据分析的目的是什么？ 1：分类 检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。 2：预测 预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。 3：关联规则和推荐系统 关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。 在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。 4：预测分析 预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。 5：数据缩减和降维 当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。 6：数据探索和可视化 数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。 7：有监督学习和无监督学习 监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于“学习”或“训练”预测变量和结果变量之间关系的数据称为“训练数据”。从训练数据中学到算法后，将该算法应用于具有已知结果的另一个数据样本（验证数据），以查看其与其他模型相比具有哪些优势。简单线性回归是监督算法的一个示例。 做数据分析的目的是什么.中琛魔方大数据平台(大数据分析平台_数据管理系统_可视化数据软件-中琛魔方)表示随着数据的重要性的凸显，越来越多的公司已经认识到数据对于公司的经营是十分重要的。所以绝大部分企业都有专门的BI部门进行初步的数据加工、分析，以周报表的形式汇总给管理层做为日常数据所需以及企业决策使用。
[create_time]2022-12-10 23:50:54[/create_time]2022-12-23 10:00:24[finished_time]2[reply_count]0[alue_good]love玻璃拉拉[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.e8656cf0.luZc9XLnFCfeDoCynuW67g.jpg?time=4911&tieba_portrait_time=4911[avatar]超过11用户采纳过TA的回答[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]1072[view_count]
