回归取对数条件

看你以什么为底数了,假设底数为2,A列为你的整数数据数列,B列为你要取的对数数列.先选取B1单元格,输入公式=LOG(A1,2),再拖动单元格让B列的单元格都使用公式即可.如果底数为其他数,那把2替换

有两种方法,第一种：在命令窗口中输入genrlny=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Esti

假设先计算lny在a1：a10,lnx在b1：b10选择两个单元格a11:b11按f2,输入=linest（a1：a10,b1：b10,）按ctrl+shift+entera11=b,b11=a至于r

加权最小二乘法.在回归窗口,点估计,选项,会发现加权最小二乘法的框框,加入适当权数即可.希望对你有帮助再问：取什么作为权数？再答：一般有两种，一是取某个自变量的倒数，二是取残绝对值的倒数。请及时点采纳

1）直线相关关系2）两个变量之间存在显著相关3）足够多的已知资料,并且自变量因变量明确4）随机误差值相互独立,且同方差,随机误差~N（0,σ2）

就回归分析而言,标准化不是必要的,因为标准化是数据的线性变换,不影响估计的显著性.计量模型一般不进行标准化,保持变量的原汁原味,方便估计结果的解释.多元统计里经常要标准化,如主成份分析,因子分析等.对

基因多态性是几分类变量,如果是超过两分类的,需要先设置哑变量,其他自变量如果有的分类变量超过了两分类都需要设置哑变量,连续性变量和两分类变量可以直接使用.二型糖尿病的发病风险因变量是怎么赋值的,是否是

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

y=a^xlny=ln(a^x)=xlnalgy=lg(a^x)=xlga

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

回归直线-∞＜b＜+∞相关系数-1≤r≤1.

请说明确些,不太明白你的意思再问：我点击那个单元格，然后点击上面的插入函数，然后选择LOG10然后再选择那个单元格然后它就显示这个无法计算结果，因为有循环引用。请问该怎么办？再答：那样当然会出错了，你

解题思路：同底的对数，真数相同时，对数相等；底大于1时，真数大的对数也大；底小于1时，则相反解题过程：同底的对数，真数相同时，对数相等；底大于1时，真数大的对数也大；底小于1时，则相反最终答案：略

因为你原来的方程模型肯定是道格拉斯模型.W=C×exp(bE)×exp(cX)×μ为了回归分析,就左右取对数,如此连乘变成连加也就是线性.等到你得出回归值a尖,b尖,c尖,带回原方程就好了.取对数是计

你的两个结果实际上是一样的,化简一下后者：y'=[1-y(x+y)]/[x(x+y)-1]=[1-y*e^(xy)]/[x*e^(xy)-1]=[y*e^(xy)-1]/[1-x*e^(xy)]

沙俄的压迫

有两种判断方法：一是根据散点图进行估计,二是逐个模型尝试、比较.如果比较不出来的话就选择用模型尝试.模型优劣的比较：一是直观地比较坐标图中的点线匹配效果,二是比较模型的拟合优度（R的平方值）.只要模型

先把变量去对数然后安装普通回归分析进行操作就可以啦

对数回归与线性回归并没有本质区别,把原数据先取log再做线性回归则可.代码：y=[72072576069574575572075077071571570569571567572571570069574

LSLOG(Y)CLOG(X),在程序上面的一行空白处.回车也可以点击group数据,进去后点击object_>newobject_>equation在弹出的对话框内输入：LOG(Y)CLOG(X)