一个因变量多个自变量怎么画出散点图-搜答案-搜狗做题网

重复测量资料的分析,一般采用混合线性模型做回归.你自己可翻翻书,学下然后用SPSS或者SAS跑一下就OK了,注意前置条件符合即可.

symx;f=x+1;x=1:100;eval(f)

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

简单来讲,自变量就是原因变量,因变量就是结果变量.比如我们知道吃的东西多少对体重有影响,那么吃的量就是自变量,体重就是因变量当然,这只是化繁为简,在因果关系中,真正的变量间还有其他关系,可以类似这样来

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

matlab可以做函数拟合,没问题.如果能已知函数关系,只是待定参数的话,会很容易.否则,就得自己猜一个函数关系,这样麻烦些；如果蒙不到正确的函数形式就很难有好效果了.再问：我大体知道f1=y(x1)

画出y^2=x这玩意1个自变量对应了2个因变量,不是函数画出y=x^2一个自变量只对应一个因变量,是函数,而且它就是1个因变量对应了2个自变量

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

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

x=[1617.519212223.7];y=[3691012];z=[0.08 0.09 0.09 0.1 0

用机器学习中的支持向量机之类的应该可以吧?好像搜索一下支持向量机和函数拟合,有很多结果.你参考一下,我也不知道多元的行不行.以前机器学习课,那些逻辑回归SVM,通过大量数据训练来得到一个最适合的函数,

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

对于一般的函数,可以利用Matlab自带的GAoptimaltool来解决,里面有详细的实例,看Matlab帮助文件.命令：optimtool('ga')

多元回归分析~

这个做多元线性回归好了,其实是二元线性回归,自变量2个A和B,因变量C.一元线性回归方程y=ax+b,系数a＞0,y与x正相关,x高时,y高,x低时,y低,a＜0相反.二元线性回归方程是y=ax1+b

经济学分析中选择的因变量往往对应着一个经济变量,比如：GDP.现实中影响GDP的因素很多,有出口、消费、投资、货币供应、政策、利率、汇率等等.可以说这些因素的变化都会影响到GDP的变化.我们可以定性的

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