SPSS：线性回归、logistic回归、Cox比例风险模型三大回归的基本应用条件
SPSS：线性回归、logistic回归、Cox比例风险模型三大回归的基本应用条件。线性回归，一般应用于回归分析的Y，也就是结局变量(反应变量)是定量数据；logistic回归则可以是二分类、无序多分类和有序多分类；Cox比例风险模型结局变量两个，分别是生存时间(定量)与预后结局(二分类)。自变量方面，三种方法有相似又不同的要求。线性回归：总体上是LINE的要求，也就是线性、正态性、方差齐性、独立性。...
SPSS：线性回归、logistic回归、Cox比例风险模型三大回归的基本应用条件。线性回归，一般应用于回归分析的Y，也就是结局变量(反应变量)是定量数据；logistic回归则可以是二分类、无序多分类和有序多分类；Cox比例风险模型结局变量两个，分别是生存时间(定量)与预后结局(二分类)。自变量方面，三种方法有相似又不同的要求。线性回归：总体上是LINE的要求，也就是线性、正态性、方差齐性、独立性。...
线性回归分析的思路梳理：简单线性回归，1 根据研究目的确定因变量和自变量。2 判断有无异常值。3 判断数据是否满足简单线性回归假设条件。第一，线性(linear)，因变量与自变量呈线性关系，通过绘制散点图判断。第二，独立性(independent)，任意两个观察值之间相互独立。第三，残差正态性(normal)，随机误差近似正态性，可通过直方图或者P-P图判断残差是否符合正态分布。...
主成分分析与因子分析在SPSS中的区别。主成分分析是利用降维的方法，在确保数据信息损失最小的原则下，把多个指标转化为少数几个综合指标的一种对多变量数据进行最佳综合简化的多元统计方法。...
回归分析是通过建立统计模型研究变量间相关关系的密切程度、结构状态、模型预测的一种有效工具。一元线性回归是描述两个变量之间统计关系的最简单的回归模型。...
利用SPSS进行逐步回归分析，首先碰到的问题是如何确定自变量。通常是根据所研究的问题，结合经济理论，罗列出对因变量可能有影响的一些因素作为自变量。...
线性回归模型简介 相关分析与回归分析的联系与区别。本节考察两个连续变量间的联系。通过回归方程解释两变量之间的关系显得更为精确。另外，通过回归方程还可以进行预测(y)和控制(x)。...
在回归分析中，只有一个自变量的回归分析，称为一元回归;多于一个自变量的回归分析，称为多元回归。在做线性回归分析之前需要先做散点图，如果散点图不呈现线性关系，则不能做线性回归。...