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分类变量可以做线性回归吗
线性相关分析与
线性回归
分析对数据的要求
答:
线性相关分析的数据要求: 可以是连续性数据,也可以是分类数据。
线性回归
分析的数据要求: 自
变量可以
是
分类变量
和连续性变量,因变量必须是连续性变量。分类变量:比如性别\民族\学历等,数据之间无法进行加减的。连续变量 :比如身高\体重\收入\温度等,这种有具体意义的数据,
可以进行
平均和加减的。
谁
能
帮忙讲解一下
分类变量
的
回归
分析?自变量和因变量都为分类变量,请问...
答:
1、首先打开一份要
进行线性回归
分析的SPSS数据,然后点击【分析-回归-线性】。2、然后将因变量和自变量分别放入相应的框中。3、接着
可以进行
选择变量,即对
变量进行
筛选,并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件,这样,只有满足该条件的记录才能
进行回归
分析。4、接着点击右侧的统计量打开统计量子对话...
对于两个多
分类变量
的分析
可以
采用一元
线性回归吗
答:
对于两个多分类变量的分析可以采用一元线性回归
。一元线性回归在分类变量中包括二分类的变量和多分类的变量,其中二分类的变量改成虚拟变量,只要将一类赋值为0,另一类赋值为1就可以了,0作为对照组。是多分类的变量,改成虚拟变量时,需要设立分类数减1的虚拟变量。
多元
线性回归
自
变量可以
是什么类型的?
答:
数值型
变量
、二元变量和
分类
型变量。数值型变量是指连续型变量,
可以
取到实数空间中任何数值;二元变量是指只有两种取值可能的变量,例如是/否、否/是等等;分类型变量则是指有三个及以上、取值是离散的
类别
单元的变量,例如性别、地区、职业等。在多元
线性回归
中,不同类型的自变量需要采取不同的编码方式...
什么样的数据需要
做回归
分析?
答:
分类变量为因变量,连续变量为自变量,做逻辑回归
。或者是分类变量为自变量,连续变量为因变量,而且是做线性关系,则先将分类变量设置虚拟变量,再做线性回归。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。...
多重
线性回归
的自
变量可以
是
分类变量吗
答:
多重
线性回归
对自变量没有要求,对因变量有要求(残差服从LINE条件),所以
可以
是
分类变量
。
一元
线性回归
方程前提
答:
线性回归
中的因变量必须是定量变量,自
变量可以
是定量变量,也可以是
分类变量
。例如研究体重对自身状况的影响,体重是自变量,自身状况受体重的影响,是因变量。二、线性回归的类别:1、当因变量有一个,自变量也只有一个时,称之为简单线性回归。2、当因变量有一个,自变量有多个时,称之为多重线性回归...
线性回归
不要求因
变量
是连续性数值变量对吗
答:
线性回归
不要求因变量是连续性数值变量,是对的。线性相关分析的数据要求:可以是连续性数据,也可以是分类数据,线性回归分析的数据要求: 自
变量可以
是
分类变量
和连续性变量. 因变量必须是连续性变量。变量可分为可控制变量(当然常数变量也算)与随机变量, 在没有研究统计概率之前,从小学到大学 我们所...
现在正用SPSS
进行
多元
线性回归
分析,用到
分类变量
,想问数据导入之后需要...
答:
如果
分类变量
只有两类的话 不需要进行处理设置哑变量 直接
进行回归
就好 如果分类变量超过两类的话 则需要设置哑变量。不过如果有多个分类变量时 我一般不采用
线性回归
这个来
做回归
,因为要单独设置哑变量麻烦。通常我都是采用多元线性模型的方差分析,不需要特别设置,在选项中有一项是参数估计,把这项选中 ...
为什么不
能
直接对0-1
变量
构建普通
线性回归
模型
答:
因为0-1变量是
分类变量
,而普通
线性回归
模型是针对连续型变量。不
能
直接对0-1变量构建普通线性回归模型的原因是,0-1变量是分类变量,而普通线性回归模型是针对连续型变量的。在普通线性回归模型中,自变量和因变量之间是线性关系,自变量的取值范围是连续的实数集,而分类变量的取值范围是有限的、离散的。
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