其实就是回归分析，如果只有一个自变量就是最小二乘法，如果有两个以上自变量就是偏最小二乘法。
如何在spss 中实现偏最小二乘法
有这么个方程：y=a*x\/(1+bx)，书上说直接用非线性二乘法最合适，不需要转换，怎么通过MATLAB程序求解，求大虾指教。我是学环保的，以上的方程我把它简化了，a代表产率系数，b代表衰减系数，y和x通过实验求得。
哪位大侠能帮我解读下spss做偏最小二乘法(pls)的结果?
简而言之，偏最小二乘回归可能是所有多元校正方法里对变量约束最少的方法，这种灵活性让它适用于传统的多元校正方法所不适用的许多场合，例如一些观测数据少于预测变量数时。并且，偏最小二乘回归可以作为一种探索性的分析工具，在使用传统的线性回归模型之前，先对所需的合适的变量数进行预测并去除噪音干...
为什么在SPSS中进行偏最小二乘回归时总是提示Extension command P...
没有安装好，有好几个插件要装，还要注意版本的稳定性和兼容性
二阶段最小二乘法和SPSS中回归和相关性检验哪个有关?
与传统多元线性回归模型相比，偏最小二乘回归的特点是：（1）能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模；（2）允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模；（3）偏最小二乘回归在最终模型中将包含原有的所有自变量；（4）偏最小二乘回归模型更易于辨识系统信息与噪声（甚至一些非随机...
SPSS的时间序列分析怎么做
具体运用时,在规定范围内使模型阶数从低到高,分别计算AIC值,最后确定使其值最小的阶数是模型的合适阶数。模型参数最大似然估计时AIC=(n-d)logσ2+2(p+q+2)模型参数最小二乘估计时AIC=nlogσ2+(p+q+1)logn式中:n为样本数,σ2为拟合残差平方和,d、p、q为参数。其中:p、q范围上线是n较小时取n的...
求如何用SPSS计算回归系数的标准误差???
也可以用转置函数。然后进行矩阵乘法计算，求出x'*x，用MMULT函数。然后再对求出的“x'*x”进行逆矩阵求解，即要求出（x'*x）^-1，用MINVERSE(）函数，然后逆矩阵中对角线上的值开根号再乘以rmse（均方根误差或者叫回归标准差）就是每个回归参数的标准误差Std error了。
SPSS教程:做多重线性回归,方差不齐怎么办?
在SPSS中，首先进行加权最小二乘法模型的构建。选择相应的分析菜单，将相关变量输入，并调整权重参数。系统将根据提供的权重函数计算出权重系数，帮助构建加权模型。之后，绘制加权后的残差散点图，以验证模型是否满足方差齐性的条件。虽然SPSS无法直接绘制加权残差散点图，但我们可以通过计算公式对原始残差...
用SPSS得出关于两个自变量对一个因变量哪个影响更大的方程
能做到。回归方程有问题，要加一个干扰项和截距项。把矩阵转置之后录入spss，在分析菜单里面找到回归分析，做一个线性回归，不需要严谨的话其它的检验也不用做了。出来结果之后注意找R平方，越接近1越好，输出的表格里找到p值，小于0.05最好。Ridge Regression岭回归 当数据之间存在多重共线性（自变量...
SPSS——线性回归模型入门(初级)
典型的如ID号;“WLS权重”:选择权重变量以进行加权最小二乘法的回归分析。结果:表1:输入\/移去的变量对各自变量如模型情况的汇总表2:模型摘要可以知道:相关系数的绝对值为0.219,决定系数为0.048,表示自变量所能解释的方差在总方差所占的百分比,取值越大说明模型的效果越好。表3:回归系数的检验回归系数检验有两种...
如何做SPSS的调节效应
2.在spss中，打开线性回归的菜单，如图所示：3.先将因变量【职业探索】、自变量【自我概念】、调节变量【社会支持】放入各自的框框。4.点击下一层，设置第二个方程。5.这第二层比第一层增加了一个交互项。6.点击statistic，设置输出什么参数。7.一定要选择R方改变量，点击continue，然后点击就好。8....
