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对数线性模型

从以往的经验来看 线性方程,主要是理解成形似y=kx+b 自变量的波动与因变量的波动,是由一个k值确立的 而对数函数,主要是以10的x次方的级数来变化的,以下是关于二者的模型分析 另有链接提供佐证 http://wenku.baidu.com/link?url=WZPq7L1cmBh6...

对数线性模型和logistic回归都属于一般线性模型,结果也是很类似的。照着logistic分析结果看吧。或者看看 王彤 2008年新出的书。很详细。一下。

对于比例的问题,与列联表的卡方检验,logistic回归,对数线性分析等方法,主要是看该怎么做分析。 比问题做有点不情愿,因为单因素方差分析单因素方差的正态分布的要求是,同质化的条件等差异性啊,比一般人很难满足,所以结果不参数测试。

理论上,我们将这类问题抽象成这种模型,即分布的标准差与其均值线性相关。珀松一个物理学家而已!

看 调整的R方 看 总体方差检验 是否显著 然后看 每个回归系数最后的t检验是否显著

有两种方法,第一种:在命令窗口中输入 genr lny=log(y) 然后回车,生成y的对数序列,lny只是新的序列名称,按照格式生成其他对数序列再回归;第二种,直接在菜单栏中选择QUICK然后选择Estimate Equation,输入log(y) c log(x1) log(x2) log(x3)...

对因变量取个对数,其他和多元线性回归一样操作

这个不叫对数线性模型,真正的对数线性是用来分析分类变量影响因素的,你说的这种模型是对非线性回归分析模型进行对数变换以得到线性的模型,它的模型形式与对数有关,你要看清楚你说的“别人的论文”是何种情况,因为对数变换线性化的情况涉及到“...

非常抱歉,刚看到你的求助。 应该说你的第二个数据才是合理的,而且在分析时需要对“选择方案”加权,才能使用卡方检验才行。 另外,你的数据也可以输入最原始的数值,即一个人在“保守”这个变量上选择A就输入1,选择B就输入2,这样才可以使用对数...

就是幂指曲线模型。估计过程的步骤:Analyze—>Regression—>CurveEstimation,打开CurveEstimation对话框。选好解释变量和被解释变量以后,在Models一栏中选Power就可以了.

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