哪些圖形可以表示多元資料並進行分析

1樓:晨晨影視

二元函式表示的是三維立體中的曲面.

超過二元的是沒有圖形的其他的變

回量可以是溫度答,或壓強之類的.

在三維的空間中想象不出來的,

立體的圖形,好多不屬於函式,都是用方程表示的.你可以看看線性代數方面的書.

有介紹立體圖形的.

spss 多元線性回歸分析幫忙分析一下下圖,f、p、t、p和r方各代表什麼??謝謝~

2樓:薔祀

f是對回歸模型整體的方差檢驗,所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準,你的p說明回歸模型顯著。

r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述,以調整後的r方更準確一些,也就是自變數對因變數的解釋率為27.8%。

t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗,具體是否顯著仍然看後面的p值,若p值<0.05,說明該自變數的影響顯著。

擴充套件資料:

多元線性回歸的基本原理和基本計算過程與一元線性回歸相同,但由於自變數個數多,計算相當麻煩,一般在實際中應用時都要借助統計軟體。這裡只介紹多元線性回歸的一些基本問題。

但由於各個自變數的單位可能不一樣,比如說乙個消費水平的關係式中,工資水平、受教育程度、職業、地區、家庭負擔等等因素都會影響到消費水平,而這些影響因素(自變數)的單位顯然是不同的,因此自變數前係數的大小並不能說明該因素的重要程度。

更簡單地來說,同樣工資收入,如果用元為單位就比用百元為單位所得的回歸係數要小,但是工資水平對消費的影響程度並沒有變,所以得想辦法將各個自變數化到統一的單位上來。前面學到的標準分就有這個功能。

具體到這裡來說,就是將所有變數包括因變數都先轉化為標準分,再進行線性回歸,此時得到的回歸係數就能反映對應自變數的重要程度。這時的回歸方程稱為標準回歸方程,回歸係數稱為標準回歸係數。

spss for windows是乙個組合式軟體包,它集資料整理、分析功能於一身。使用者可以根據實際需要和計算機的功能選擇模組,以降低對系統硬碟容量的要求,有利於該軟體的推廣應用。spss的基本功能包括資料管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。

spss統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、資料簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類,每類中又分好幾個統計過程。

比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、logistic回歸、probit回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程,而且每個過程中又允許使用者選擇不同的方法及引數。spss也有專門的繪圖系統,可以根據資料繪製各種圖形。

3樓:匿名使用者

先從最下面兩行說起

f是對回歸模型整體的方差檢驗,所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準,你的p說明回歸模型顯著。

r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述,以調整後的r方更準確一些,也就是自變數對因變數的解釋率為27.8%。

t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗,具體是否顯著仍然看後面的p值,若p值<0.05,說明該自變數的影響顯著