spss两个自变量和一个因变量怎么拟合模型

用典型相关分析,做不到你说的回归分析,回归需要因变量只有一个,你可以用因子分析提取一个共因素,然后再进行回归

说的通俗一点,自变量就是本身发生变化的物理量,应变量就是由于自变量发生变化而引起的变化.比如在匀速直线运动s=VT中,V不变,t时刻发生变化,也即自身发生变化,t的变化引起路程s的变化,因此t是自变量

这个是比较两个模型的差异,有差异就说明你的中介变量有作用再问：两个模型的差异再怎么比较？能具体说明下吗？

将你和结果的模拟y与真实y画出来就行了y=f(x1,x2,x3)的散点图是不存在的

TotalVarianceExplained（是这个表上有的,SPSS的结果里,下面是同一个表,横着显示不了）InitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoa

复相关系数R-squared=0.0023,太低了,低于常用临界值0.1,说明模型有问题,自变量的解释力太差.另外,虽然方程勉强显著,但只有变量b11具有统计显著性.回归方程：y=35.19781+b

估计您的意思是：求三元N次方程的最值/二元函数的最值.求多元函数极限值的求法.详情请看参考资料资料的内容：•理解多元函数极值和条件极值的概念•会求二元函数的极值•了

这说明这些变量之间存在自相关,模型选择的是代表程度更高且自变量相互之间相关性低的自变量来,以保证自变量变化时,只影响因变量,而不影响其它模型中的自变量.建议你对这些自变量做两两之间的相关性检验,以说明

可以做多元回归.这方面的资料,在star统计分析工作室有的,百度输入即可

先通过绘制多维散点图,看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系,如果有呈线性趋势,则可以进行多元回归分析,进一步通过数据来获取准确的线性关系再问：谢谢哈！那再请问一下啊，怎么用SPSS绘制一个因变量和

嗯,这叫多元线性回归分析.具体步骤是（analyza-regression-linear）,在回归方法的下拉菜单里面选择step,这就是逐步回归分析的步骤

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的,那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类,有3个或以上时,需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量.这个需要自己重新编码,就

这个地方需要做典型相关分析,我给你个典型相关分析的SPSS程序：(1)按file——new——syntax的顺序新建一个语句窗口.在语句窗口中输入下面的语句：INCLUDE'D:\SpssWin\Ca

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多

两个变量之间有一个关系,这两个变量本来就是平等的,客观上是没有区别的.但是对于应用问题,主观上是可以有自己的判断的.例如：C＝2∏R.一般看来.R是自变量.但是,题目如果给的是周长C.那么C就应该看成

可以通过“多分类Logistic回归”完成,Analyze——Regression——MultinomialLogisticRegression▲Dependent:战略类型▲Factor(s):自变

比方说：温度改变了,酶的活性也跟着改变.温度是自变量,酶的活性是因变量.自变量是我们做实验控制的变量,而因变量是因为自变量改变而发生改变的变量（也就是实验所得到的结果）.

可以,但是要回归系数有统计学意义

（一）定义变量输入数据前首先要定义变量.单击valuableview定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度（小数位数）、变量标签（或值标签）和变量的格式.每一行表示一个变量的定义信息,包括Name