1樓：匿名使用者
虛擬變數abcd四類，以a為參考，那麼解釋就是b相對於a有無影響，c相對於a有無影響，d相對於a有無影響。
如何解釋多元線性迴歸方程中啞元變數的係數的含義
迴歸中虛擬變數的係數有什麼意義
2樓：友雲德岑君
做logit迴歸即可，multi-logisticregression
我替別人做這類的資料分析蠻多的
希望我的回答對你有所幫助，如果滿意請設定為最佳答案，謝謝
3樓：
(1)如果模型中包含截距項，則一個質變數有m種特徵，只需引入(m-1)個虛擬變數。 (2)如果模型中不包含截距項，則一個質變數有m種特徵，需引入m個虛擬變數。
相關係數越大，說明兩個變數之間的關係就越強嗎
4樓：月似當時
樣本的簡單相關係數一般用r表示，計算公式為：
r 的絕對值越大表明相關性越強，要注意的是這裡並不存在因果關係。若r=0，表明兩個變數間不是線性相關，但有可能是其他方式的相關（比如曲線方式）。
利用樣本相關係數推斷總體中兩個變數是否相關，可以用t 統計量對總體相關係數為0的原假設進行檢驗。若t 檢驗顯著，則拒絕原假設，即兩個變數是線性相關的；若t 檢驗不顯著，則不能拒絕原假設，即兩個變數不是線性相關。
擴充套件資料
一些實際工作者用非居中的相關係數（與pearson係數不相相容）。
例如：假設五個國家的國民生產總值分別是1、2、3、5、8（單位10億美元），又假設這五個國家的貧困比例分別是11%、12%、13%、15%、18%。
則有兩個有序的包含5個元素的向量x、y：x = (1, 2, 3, 5, 8) 、 y = (0.11, 0.
12, 0.13, 0.15, 0.
18) 使用一般的方法來計算向量間夾角（參考數量積）。
上面的資料實際上是選擇了一個完美的線性關係：y
= 0.10 + 0.01 x。因此皮爾遜相關係數應該就是1。
把資料居中（x中資料減去 e(x) = 3.8 ，y中資料減去e(y) =
0.138）後得到：x = (−2.
8, −1.8, −0.8, 1.
2, 4.2)、 y = (−0.028, −0.
018, −0.008,
0.012, 0.042)。
5樓：禾鳥
相關係數越大，說明兩個變數之間的關係就越強。當相關係數為1時，兩個變數其實就是一次函式關係。
相關係數介於0與1之間，用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。相關係數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關係數。
相關係數是最早由統計學家卡爾·皮爾遜設計的統計指標，是研究變數之間線性相關程度的量，一般用字母 r 表示。由於研究物件的不同，相關係數有多種定義方式，較為常用的是皮爾遜相關係數。
擴充套件資料
（1）相關係數的應用
1、概率論
例：若將一枚硬幣拋n次，x表示n次試驗中出現正面的次數，y表示n次試驗中出現反面的次數。計算ρxy。
解：由於x+y=n，則y=-x+n，根據相關係數的性質推論，得ρxy = − 1。
2、企業物流
例：一種新產品上市，在上市之前，公司的物流部需把新產品合理分配到全國的10個倉庫，新品上市一個月後，要評估實際分配方案與之前考慮的其他分配方案中，是實際分配方案好還是其中尚未使用的分配方案更好。
通過這樣的評估，可以在下一次的新產品上市使用更準確的產品分配方案，以避免由於分配而產生的積壓和斷貨。表1是根據實際資料所列的數表。
通過計算，很容易得出這3個分配方案中，b的相關係數是最大的，這樣就評估到b的分配方案比實際分配方案a更好，在下一次的新產品上市分配計劃中，就可以考慮用b這種分配方法來計算實際分配方案。
3、聚類分析
例：如果有若干個樣品，每個樣品有n個特徵，則相關係數可以表示兩個樣品間的相似程度。藉此，可以對樣品的親疏遠近進行距離聚類。
例如9個小麥品種(分別用a1,a2,...,a9表示)的6個性狀資料見表2，作相關係數計算並檢驗。
由相關係數計算公式可計算出6個性狀間的相關係數，分析及檢驗結果見表3。由表3可以看出，冬季分櫱與每穗粒數之間呈現負相關(ρ = − 0.8982)，即麥冬季分櫱越多，那麼每穗的小麥粒數越少，其他性狀之間的關係不顯著。
（2）相關係數的缺點：
需要指出的是，相關係數有一個明顯的缺點，即它接近於1的程度與資料組數n相關，這容易給人一種假象。
因為，當n較小時，相關係數的波動較大，對有些樣本相關係數的絕對值易接近於1；當n較大時，相關係數的絕對值容易偏小。特別是當n=2時，相關係數的絕對值總為1。因此在樣本容量n較小時，我們僅憑相關係數較大就判定變數x與y之間有密切的線性關係是不妥當的。
6樓：西域牛仔王
相關係數介於 -1 與 1 之間，是衡量兩個變數之間線性關係程度的量，
相關係數越大，說明兩個變數之間的線性關係越強。
當相關係數為 1 時，兩個變數其實就是一次函式關係。
7樓：匿名使用者
相關性的強度確實是用相關係數的大小來衡量的，但相關大小的評價要以相關係數顯著性的評價為前提，我們首先應該檢驗相關係數的顯著性，如果顯著，證明相關係數有統計學意義，下一步再來看相關係數大小，如果相關係數沒有統計學意義，那意味著你研究求得的相關係數也許是抽樣誤差或者測量誤差造成的，再進行一次研究結果可能就大不一樣，此時討論相關性強弱的意義就大大減弱了。
在滿足相關係數顯著的條件下，相關係數越大，相關性就越強，這沒錯
8樓：獨梅印血
強強強強強強強強強強強強強強強強強強強強強強強強強強強強
現在正用spss進行多元線性迴歸分析，用到分類變數，想問資料匯入之後需要對分類變數進行特別處理下嗎？
9樓：匿名使用者
如果分類變數只有兩類的話 不需要進行處理設定啞變數 直接進行迴歸就好
如果分類變數超過兩類的話 則需要設定啞變數。
不過如果有多個分類變數時 我一般不採用線性迴歸這個來做迴歸，因為要單獨設定啞變數麻煩。通常我都是採用多元線性模型的方差分析，不需要特別設定，在選項中有一項是引數估計，把這項選中 的出來的引數估計表 跟線性迴歸的是一樣的，其中直接就進行了啞變數的分析
10樓：匿名使用者
分類變數要處理的
我經常幫別人做類似的資料分析的
11樓：匿名使用者
要設定啞變數的
可以找我
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