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读童话的狼

泊松回归怎么理解？

泊松回归（英语：Poisson regression）是用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析。泊松回归假设反应变量Y是泊松分布，并假设它期望值的对数可被未知参数的线性组合建模。泊松回归模型有时（特别是当用作列联表模型时）又被称作对数-线性模型。

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liting李

变量的定义是什么

变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延

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liting李

SPSS进行配对样本T检验应该注意什么

1.需要先检验两个样本是否服从正态分布。2.分析变量中是否含有异常值，可以用箱图检验。

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liting李

何用SPSS进行数据分组

1、图中显示了要分析的数据。独立样本t检验要求两组样本相对独立。为了便于表达，在输入数据时，“疾病”项的1和0分别表示病人和病人。在这里，病人和病人构成两组独立的数据。SPSS可用于分析冠心病是否与身高、体重、臀围等因素有关。a2、单击数据窗口左下角的“变量视图”，可以设置变量的分析和比较相关性a3、在“疾病”行的“值”列中选择单元格，然后单击。a4、在弹出的“值标记”窗口

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liting李

SPSS中Logistic回归主要分为几类

Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。

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liting李

什么是偏相关分析？

偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系。

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liting李

spss中三种变量类型如何界定？

统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、

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PGC123

卡方分布与logistic回归有什么关系吗？

问题描述：老师，卡方分布与logistic回归有什么关系吗？答：卡方分布描述的是一种分布形态，而logistic回归是一种用来解决分类问题的模型，两者没有可比性。一般而言，我们会在logistic回归的特征筛选阶段使用卡方检验来筛选x变量。

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liting李

为什么R方这么小，如何提高R方

R^2表示的模型和样本之间的拟合度，就是说拟合度越好该模型越能代表样本观测值的趋势，R^2越接近1越好。F值代表了样本模型和总体之间的关系，即是样本模型所反映的X，Y之间的关系在总体上是否显著，sig.接近0越好。

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读童话的狼

什么是异方差？

异方差性（heteroscedasticity ）是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性

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读童话的狼

协方差是指的什么？

两个变量的方差

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读童话的狼

协方差与相关系数有什么关系？

协方差标准化后就是相关系数

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读童话的狼

在考虑确定性因素是到均值,而不是到水平的地方?

这是由回归直线决定的，参看下面公式：

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读童话的狼

如何去除截距项建回归模型？

在建立模型时，去掉在模型中包含截距项前的对号

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读童话的狼

ANOVA表中的显著性与R方有什么关系？

显著性判断的是线性关系是否显著，R方则是判断拟合的效果怎么样

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田齐齐

左偏右偏如何理解？

所谓左偏，是指分布的均值在众数的左边。右偏，同理。正态分布的均值和众数是相等的。与正态分布对比，均值往左去了，就左偏了；右偏，同理。

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读童话的狼

自由度计算时K中包含变量y吗？

k是代表所有变量的个数，包括因变量y

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读童话的狼

标准化系数和未标准化系数是干什么用的？

当需要比较多个自变量对因变量相对作用大小时，可采用标准化回归系数，当只是想解释自变量对因变量的作用时，可采用非标准化的回归系数。标准化的常数项是没有值的，因此，标准化的回归系数不能用于回归方程。标准化的回归系数只是用于自变量间进行比较。

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读童话的狼

要不要删除截距项再建回归模型？

根据场景而定，计量中常常删除截距项，而商务咨询中常不删除截距项还要看删除后的模型效果好不好

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读童话的狼

anova中平方和和自由度是怎么算？

简单地说，总样本量为n, 分成k组。总平方和的变量有n个样本，1个估计量（约束条件）总体均值，自由度是 n-1。组间平方和的变量为k，每个分组内的样本均值，1个约束条件（总体均值），自由度 k-1。组内平方和，第i组内有样本量n_i，一个组内均值的估计（约束），每个组内自由度n_i -1，故k组共有n-k 个自由度。

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