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물론이죠.

회귀 분석은 과학 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 통계 방법이다. SPSS 회귀 분석은 관련, 회귀 (선형, 다원 및 비선형), 논리 (이항식 및 다원), 정렬된 회귀 및 생존 분석 (생명표, Kaplan-Meier 방법, Cox 회귀) 과 같은 몇 가지 기본적인 통계 방법을 소개합니다. 다음 섹션에서는 개별 성장 곡선 모델링, PLS 부분 최소 평방 회귀, 링 회귀 및 중첩 사례 비교 연구와 같은 기타 회귀 분석 방법 및 모델에 대해 설명합니다.

선형 회귀는 모든 문제를 해결할 수 없습니다. 일부 함수의 변환을 통해 원인과 인수 간의 관계를 일정 범위의 선형 관계로 변환할 수 있지만 이러한 변환으로 인해 더 복잡한 계산이나 왜곡이 발생할 수 있습니다. SPSS 는 1 1 종의 다른 곡선 회귀 모형을 제공합니다. 선형 모형이 최적 모형인지 확실하지 않은 경우 곡선 맞춤 방법을 선택하여 간단하고 적용 가능한 모형을 작성할 수 있습니다.

선형 회귀는 많은 데이터 분석을 만족시킬 수 있지만, 선형 회귀는 모든 문제에 적용되지는 않으며, 해석된 변수와 해석된 변수 사이에 알려진 비선형 함수 관계나 알 수 없는 비선형 함수 관계를 통과하는 경우도 있습니다. 변수 간의 비선형 관계는 본질적인 선형 관계와 비본질적 선형 관계로 나눌 수 있습니다. 본질적 선형 관계란 변수 관계가 형식상 비선형적이지만.