我们直接用python读取SAV格式的数据会,这个数据之前案例是做过线性回归,主成分,随机森林回归。 Python数据分析案例22——财经新闻可信度分析(线性回归,主成分回归,随机森林回归) 为什么本文还是用这个数据?因为这个数据的变量之间有很强的相关性,具有多重共线性,所以很适合用主成分,因子分析等方法。本文就做一点描述性...
首先，将相关数据导入spss软件。然后，依次点击“分析”、“回归”和“二元Logistic”，即可开始分析。导入因变量 是否患有心脏病。接下来，导入自变量，即协变量：性别、是否有熬夜习惯以及BMI指数。对分类型自变量进行哑变量设置 在本案例中，性别和熬夜属于分类型变量，而BMI则是连续型变量。具体操作步骤如下：首先，...
将数据进行对数处理,目的是将单位进行压缩,以减少在某些情况下,数据的整个值域中的在不同区间的差异带来的影响不同(特别注意:对数处理的数据应该大于0,如果小于等于0需要在excel中处理)。 2.异常值检查 在数据分析之前,首先需要进行数据查看,案例是问卷数据所以对于数据进行查看是否有异常值,常见的方法包括利用SPSSAU...
总结来看,模型公式为:当前工资=-41.634 + 0.425*起始工资 + 6.176*受教育年限-0.051*工作经验 + 29.819*职位等级(案例数据分析结果仅供参考)。 残差图 上图为残差正态分布图(P-P图),由上图可以看出残差的分布符合大致正态分步。说明回归结果就数据而言是较为可靠的。 六、模型综述 通过数据清理发现数据适合做...
数据通过主成分分析得到四个维度,此案例的主要目的是研究上述四个维度对于公司盈利的影响,最终得到结论。将得到的成分得分利用SPSSAU标题处理进行命名,四个分析项作为线性回归的自变量,盈利能力下的三个指标作为因变量,重复进行三次线性回归,并进行对结果描述,回归结果描述分为两大部分,一为中间分析过程,二为回归分析结果...
综上，可以认为本案例数据满足假设1:，即因变量与自变量之间存在线性关系。（2）检验假设2：独立性 线性回归分析假设各个观测值之间是相互独立的，即残差之间不存在自相关。可以使用Durbin-Watson检验残差是否存在自相关。SPSSAU线性回归分析结果会输出D-W检验结果，如下图：一般来说，D-W检验其值在0到4之间。如果D-...
用线性回归方法来拟合数据方程的基本统计原则和它们如何描述数据元素之间的关系。 如何使用R准备数据进行回归分析,定义一个线性方程并估计回归模型。 案例1:体脂数据回归分析 data=read.table("bodyfat.txt",header=F) 给变量名赋值 colnames(data)=c("Density determined from underwater weighing","Percent body fa...
在数据分析之前,首先需要进行数据查看,案例是问卷数据所以对于数据进行查看是否有异常值,常见的方法包括利用SPSSAU描述分析看数据是否正常,散点图以及箱线图。 异常值的判断标准如下: 检验数据是否有异常值的方法: 异常值处理方法: 此案例对于异常值参照的标准为大于±3个标准差 使用描述分析进行查看发现没有异常...
5-5 spss 数据分析案例 回归分析, 视频播放量 217、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 SPSS数据代分析, 作者简介 低价数据代分析spsszfx,相关视频:SPSS数据分析03 李克特量表,数据分析不显著怎么办?,SPSS数据分析 信效度分析 调整,