首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在SPSS中运行滞后的广义最小二乘回归

在SPSS中运行滞后的广义最小二乘回归,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 打开SPSS软件,并导入需要进行回归分析的数据集。
  2. 在菜单栏中选择“回归”选项,然后选择“广义最小二乘回归”。
  3. 在弹出的对话框中,将需要作为因变量的变量拖动到“因变量”框中。
  4. 将需要作为自变量的变量拖动到“自变量”框中。
  5. 在“选项”部分,点击“滞后”按钮,然后选择需要进行滞后的变量,并设置滞后的阶数。
  6. 在“选项”部分的其他设置中,可以选择是否计算残差、是否进行异方差性检验等。
  7. 点击“确定”按钮,SPSS将会自动进行滞后的广义最小二乘回归分析,并生成相应的结果报告。

滞后的广义最小二乘回归分析可以用于研究变量之间的滞后效应,特别适用于时间序列数据的分析。它可以帮助我们理解变量之间的动态关系,预测未来的变量值,并进行政策制定和决策支持。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tiia)

该产品提供了丰富的机器学习算法和模型,可以帮助用户进行回归分析、预测建模等任务。用户可以通过该平台进行数据的处理和模型的训练,实现滞后的广义最小二乘回归分析。

注意:本答案仅供参考,具体操作步骤可能因SPSS版本的不同而有所差异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

SPSS Statistics 27安装包免费下载及详细安装教程

BM SPSS Amos 是一款功能强大的结构方程建模 (Structural Equation Modeling或SEM) 软件,通过扩展标准多变量分析方法(包括回归、因子分析、相关性和方差分析)...使用IBM SPSS Amos,用户将能够设计相对更准确的标准多元统计技术模型,更准确的模型肯定会产生更准确的结果。  通过使用贝叶斯分类算法,可以非常准确地改进和估计模型的各种参数。...1 功能概述 Amos提供了以下方法来估计结构方程模型 最大似然 未加权最小二乘法 广义最小二乘Browne渐近无分布准则 无标度最小二乘 贝叶斯估计 同时分析来自多个不同人群的数据。...估计均值和回归方程中的截距。 存在缺失数据时的最大似然估计。 进行自举以获得估计的标准误差和置信区间。   规格搜索。 贝叶斯估计。 缺少值的输入。 审查数据的分析。 分析有序分类数据。 混合建模。...1、解压后右键以管理员身份运行【SPSS_Statistics_Client_27_Win64_FP001.exe】 2、等待加载,点击【下一步】 、 3、勾选接受,点击【下一步】 4、

4K00

SPSS Statistics 27安装包免费下载及详细安装教程

IBM SPSS Amos 是一款功能强大的结构方程建模 (Structural Equation Modeling或SEM) 软件,通过扩展标准多变量分析方法(包括回归、因子分析、相关性和方差分析...使用IBM SPSS Amos,用户将能够设计相对更准确的标准多元统计技术模型,更准确的模型肯定会产生更准确的结果。 通过使用贝叶斯分类算法,可以非常准确地改进和估计模型的各种参数。...1功能概述Amos提供了以下方法来估计结构方程模型最大似然未加权最小二乘法广义最小二乘Browne渐近无分布准则无标度最小二乘贝叶斯估计同时分析来自多个不同人群的数据。估计均值和回归方程中的截距。...1、解压后右键以管理员身份运行【SPSS_Statistics_Client_27_Win64_FP001.exe】2、等待加载,点击【下一步】图片3、勾选接受,点击【下一步】4、选择安装位置,点击【Next...】务必记得安装路径5、点击【安装】6、等待安装7、取消运行,点击【Finish】图片8、来到桌面,鼠标右击,选择【打开文件所在位置】图片9、打开安装包里面的文件夹【crack】,将其复制到第【8】步打开的文件夹里面去

1.7K30
  • R语言用CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测|附代码数据

    决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归 R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM...、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言用线性模型进行臭氧预测:加权泊松回归,普通最小二乘,加权负二项式模型,多重插补缺失值R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化 R语言中回归和分类模型选择的性能指标...R语言多元时间序列滚动预测:ARIMA、回归、ARIMAX模型分析 R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据 R语言计量经济学:虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用...探索lme4广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM) R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于...,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次(分层)贝叶斯模型 SPSS中的多层(等级)线性模型Multilevel linear

    83300

    R语言中的广义线性模型(GLM)和广义相加模型(GAM):多元(平滑)回归分析保险资金投资组合信用风险敞口

    而带有二元样条回归gam ? 我不能在广义线性模型中使用双变量样条,但是考虑到广义可加模型(现在绝对不是可加模型),它确实可以工作。...:负利率和年金价值的变化 NBA体育决策中的数据挖掘分析:线性模型和蒙特卡罗模拟 基于R语言的lmer混合线性回归模型 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 python用线性回归预测股票价格...R语言中Gibbs抽样的Bayesian简单线性回归 R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA) R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强...,随机森林和深度学习模型分析 SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模 R...语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 R语言用线性模型进行预测:加权泊松回归,普通最小二乘,加权负二项式模型,多重插补缺失值 使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus

    2.3K20

    R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据

    逻辑回归诊断和残差分析R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言用线性模型进行臭氧预测:加权泊松回归,普通最小二乘,加权负二项式模型,多重插补缺失值R语言Bootstrap...的岭回归和自适应LASSO回归可视化 R语言中回归和分类模型选择的性能指标 R语言多元时间序列滚动预测:ARIMA、回归、ARIMAX模型分析 R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),...R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM) R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合...(SAT)建立分层模型 使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次(分层)贝叶斯模型 SPSS中的多层(等级)线性模型...)高维变量选择的分类模型案例 R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分

    1.7K00

    amos软件是干嘛的?结构方程建模amos软件新版,amos下载安装教程

    Amos支持导入多种格式的数据,包括Excel、SPSS等。一旦数据导入,我们就可以开始构建模型了。在Amos中,我们可以使用各种图形化元素,如箭头、矩形、圆形等来表示模型中的变量和关系。...通过拖拽这些元素,我们可以构建出一个完整的模型。一旦模型构建完成,我们就可以进行分析了。Amos提供了多种分析方法,如最小二乘法、广义最小二乘法等。我们可以根据自己的需求选择适合的方法。...同时,Amos还提供了多种统计指标,如标准差、置信区间等,帮助我们评估模型的拟合度和准确性。除了基本的分析功能,Amos还提供了一些高级功能,如多组比较、多层结构等。...在进行结构方程建模或因子分析时,我们可以在Amos中直接引用SPSS中定义好的变量,以便更加准确地进行分析。同时,Amos还提供了多种导入SPSS数据的选项,以满足不同的数据分析需求。...在分析完成后,我们可以将分析结果导出到SPSS中,以便在SPSS中进行更加详细的统计分析和报告制作。在导出结果时,我们可以选择导出Amos的输出文件或导出CSV文件等格式,以便在SPSS中使用。

    1.5K20

    如何用spss做一般(含虚拟变量)多元线性回归

    对于线性回归的定义主要是这样的:线性回归,是基于最小二乘法原理产生古典统计假设下的最优线性无偏估计。是研究一个或多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系的统计学方法。...这个什么叫线性回归,什么叫最小二乘法,在在高中数学课本里边就有涉及。我就不重复了嘿嘿。本质上讲一元线性回归是多元线性回归的一个特例,因此我们就直接讨论多元线性回归了哈。...最下边的WLS权重,是在加权最小二乘法里边使用的,这里不管它。 介绍完主面板以后我们来看统计量选项卡。这张选项卡比较小,一般勾选的主要有估计,模型拟合度,共线性诊断,DW检验统计量。...首先你要保存你的变量的残差,在时间序列里边做滞后一期的残差(就在主面板里),然后把残差和滞后一期的残差做回归,记下它的斜率,在做滞后一期的自变量,因变量。...建立新变量=原变量-斜率*滞后一期的变量(所有的自变量,因变量都要算新变量),然后再做回归。 这上边就是一次完整的广义差分法操作过程。检查DW,如果不合格,还需要在做一次广义差分。

    15K2817

    8种用Python实现线性回归的方法,究竟哪个方法最高效?

    方法二:Stats.linregress( ) 这是一个高度专业化的线性回归函数,可以在SciPy的统计模块中找到。然而因为它仅被用来优化计算两组测量数据的最小二乘回归,所以其灵活性相当受限。...因此,不能使用它进行广义线性模型和多元回归拟合。但是,由于其特殊性,它是简单线性回归中最快速的方法之一。除了拟合的系数和截距项之外,它还返回基本统计量,如R2系数和标准差。...不言而喻,它也适用于多元回归,并返回最小二乘度量最小的函数参数数组以及协方差矩阵。 方法四:numpy.linalg.lstsq 这是通过矩阵分解计算线性方程组的最小二乘解的基本方法。...可根据现有的统计包进行测试,从而确保统计结果的正确性。 对于线性回归,可以使用该包中的OLS或一般最小二乘函数来获得估计过程中的完整的统计信息。...方法六和七:使用矩阵的逆求解析解 对于条件良好的线性回归问题(其中,至少满足数据点个数>特征数量),系数求解等价于存在一个简单的闭式矩阵解,使得最小二乘最小化。

    2.9K50

    《spss统计分析与行业应用案例详解》28二阶段最小二乘回归分析 29二项分类Logistic

    二阶段最小二乘回归分析的功能与意义 普通最小二乘法有一个基本假设是自变量取值不受因变量的影响。然而,在很多研究中往往存在内生自变量问题,如果继续采用普通最小二乘法,就会严重影响回归参数的估计。...SPSS的二阶段最小二乘回归分析便是为解决这一问题而设计的,基本思路:首先找出内生自变量,然后根据预分析结果中到处可以预测盖子变量取值的回归方程并得到自变量预测值,再将因变量对该自变量的预测值进行回归,...相关数据 相关因素对教育投资回报率的影响 ? 分析过程 分析-回归-两阶最小二乘法 ? 结果分析 (1)变量概况及模型拟合度 ? R方仅为0.114,拟合度很低。 (2)模型概况 ?...模型综述 LW80=4.089+0.018*IQ+0.042*S80+0.026*EXPR80+0.005*TENURE80 二项分类Logistic回归分析的功能与意义 遇到因变量只有两种取之的情况比如是否患病...SPSS的二项分类Logistic回归便是一种简便的处理二分类因变量问题的分析方法 相关数据 相关因素对是否患病的影响 ? 分析过程 分析-回归-二元Logistic ?

    2.1K10

    R语言机器学习实战之多项式回归|附代码数据

    因此,对于最小二乘分析,多项式回归的计算和推理问题可以使用多元回归技术完全解决,这是通过将 xx、x2x2 等视为多元回归模型中的独特自变量来完成的。  ...R语言集成模型:提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言用主成分PCA、 ...逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的方法:决策树,随机森林,Bagging,增强树 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 spss modeler用决策树神经网络预测...GAM分析 R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型...(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化 如何用R语言在机器学习中建立集成模型?

    1.3K00

    数据分享|Python、Spark SQL、MapReduce决策树、回归对车祸发生率影响因素可视化分析

    以车祸严重程度作为因变量(类别变量),以留下的环境变量为自变量,利用广义线性模型做回归分析,得到各变量的p值(如下图所示),结果表明,所有的p值均小于0.05,但其中温度和湿度的系数几乎等于0,说明这两个变量对严重程度的影响不大...、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化 R语言集成模型:提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据 Python对商店数据进行lstm和xgboost...spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平 R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现 R语言用rle,svm和rpart...:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析...R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化 如何用R语言在机器学习中建立集成模型?

    28320

    数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化|附代码数据

    p=22262最近我们被客户要求撰写关于心脏病数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。...但是在运行一些分类器之前,我们先把我们的数据可视化。主成分PCA由于我们有7个解释变量和我们的因变量(生存或死亡),我们可以去做一个PCA。...,family=binomial))可视化等概率线(如个人有50%的生存机会)使用以下xgrid=seq(-5,5,length=25 )ygrid=seq(-5,5,length=25 )zgrid=...、二元逻辑回归和岭回归应用分析R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测R语言基于树的方法:决策树,随机森林,Bagging,增强树spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票...机器学习的风控欺诈识别模型R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择的分类模型案例R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

    48400

    面板数据与Eviews操作指南(下)

    动态面板数据模型,即面板数据模型的解释项中纳入被解释变量的滞后项,以反映动态滞后效应。...① 动态面板数据形式 以模型中包含滞后一起的被解释变量为例,动态面板数据的基本形式为: ? (7) 与静态面板数据的不同在于,解释变量引入了滞后项 ?...,为待估总体参数b的函数,且r大于待估总体参数的个数,则最小二乘矩的参数估计量是使下式最小的参数估计量 ? : ?...(11) 此式中,有时会希望某些矩的作用大些,此时会用到加权最小二乘法。写成向量形式,记 ? 则加权最小二乘可定义为: ?...(12) 其中s就是关于(X-M)的协方差阵,参数b的GMM估计就是使得Q(b)达到最小的 ? 基于工具变量的广义矩估计 如果模型的设定正确,则存在一些为0的条件矩。

    2.4K90

    面板数据与Eviews操作指南(下)

    动态面板数据模型,即面板数据模型的解释项中纳入被解释变量的滞后项,以反映动态滞后效应。...① 动态面板数据形式 以模型中包含滞后一起的被解释变量为例,动态面板数据的基本形式为: ? (7) 与静态面板数据的不同在于,解释变量引入了滞后项 ?...,为待估总体参数b的函数,且r大于待估总体参数的个数,则最小二乘矩的参数估计量是使下式最小的参数估计量 ? : ?...(11) 此式中,有时会希望某些矩的作用大些,此时会用到加权最小二乘法。写成向量形式,记 ? 则加权最小二乘可定义为: ?...(12) 其中s就是关于(X-M)的协方差阵,参数b的GMM估计就是使得Q(b)达到最小的 ? 基于工具变量的广义矩估计 如果模型的设定正确,则存在一些为0的条件矩。

    2.8K70

    SQL SERVER ANALYSIS SERVICES决策树、聚类、关联规则挖掘分析电商购物网站的用户行为数据|附代码数据

    然后对模型进行部署,继而进行挖掘(点击运行) 决策树模型 以下我们对电商购物网站的用户的信誉等级进行预测,使用其他用户的特征属性对其进行预测分类。建立如下的决策树模型。...从上图可以看到不同类别的购物积分是不同的。 总的来看,相对来说,第4和7类别的购物积分最小的,其他几个类别中积分较高,因此可以认为这些类别中的用户的信用级别较高。...R语言集成模型:提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归...、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的方法:决策树,随机森林,Bagging,增强树 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 spss modeler用决策树神经网络预测...GAM分析 R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

    31100

    R语言淮河流域水库水质数据相关性分析、地理可视化、广义相加模型GAM调查报告|附代码数据

    调查时间和地点 调查内容 本次调查在淮河流域的十二个水库进行,分别在水库的上、中、下游进行监测,测量的指标有:各点位的经、纬度,水温、气温、PH、溶解氧、CODmn、总磷、总氮、透明度等水质指标,以及在水深...---- 点击标题查阅往期内容 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 左右滑动查看更多 01 02 03 04 调查结果 3.1调查指标结果 调查的出的各指标数据用...最小二乘法:线性最小二乘、加权线性最小二乘、稳健最小二乘、非线性最小二乘与剔除异常值效果比较 数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟...生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率(功效、效能、效力)分析power analysis环境监测数据 广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证 有限混合模型聚类...(GLMs)算法和零膨胀模型分析 R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析 R语言中GLM(广义线性模型),非线性和异方差可视化分析 R语言中的广义线性模型(GLM)和广义相加模型(GAM)

    65400

    非线性回归nls探索分析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化

    许多不同的方法可用于求解额定曲线参数。我们使用非线性最小二乘回归来最小化评级曲线参数的残差平方和 (SSE)。残差 SSE 计算如下: 其中:X 是测量值,Y 是预测值。...为了减少局部最小值收敛的可能性, R 提供了在许多不同的起始值上迭代非线性最小二乘优化的功能(Padfield 和 Matheson)....然而,称为广义加性模型的线性回归的扩展允许将这些非线性项相对容易地拟合到数据中。对于广义加性模型,因变量取决于应用于每个预测变量的平滑函数的总和。...此外,广义加性模型可以拟合具有非正态分布的误差分布的因变量。然而,与线性或多元线性回归相比,广义加性模型由于缺乏单一模型系数而更难以解释。...一旦确定了评级曲线周期和适当的公式,公式中的评级曲线参数 (1)") 和 (2)") 通过非线性最小二乘估计回归使用 R (Padfield )。

    1.4K10

    R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

    效果提高了,并且可以使用矩阵的逆获得标准偏差。 标准最小二乘 我们更进一步。我们已经看到想要计算类似 ? 但是实际,这是一个标准的最小二乘问题 ? 这里唯一的问题是权重Δold是未知β的函数。...但是实际上,如果我们继续迭代,我们应该能够解决它:给定β,我们得到了权重,并且有了权重,我们可以使用加权的OLS来获取更新的β。这就是迭代最小二乘的想法。...(样本中的最小值和最大值),也为我们提供了三个中间结。...有趣的是,我们现在有两个“完美”的模型,白点和黑点的区域不同。 在R中,可以使用mgcv包来运行gam回归。...时间序列数据 R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归 在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量

    1.4K20

    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    这个模型在要估计的参数中是线性的,对吧? 因此,这种多项式回归被认为是传统多元线性回归的一个特例。因此,您可以使用与线性回归相同的机制来解决此类问题。因此,多项式回归模型可以使用最小二乘模型进行拟合。...最小二乘法是一种通过最小化给定数据集中观察到的因变量与线性函数预测的因变量之间差异的平方和来估计线性回归模型中未知参数的方法。 什么是非线性回归?...随着我们增加 多项式的项,多项式回归使我们能够生成非线性的曲线,同时仍使用最小二乘法估计系数。 ---- 逐步回归 它经常用于生物统计学和流行病学中。...广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架,可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型,同时保持可加性。 具有平滑样条的GAM并不是那么简单,因为不能使用最小二乘。...点击标题查阅往期内容 MATLAB最小二乘法:线性最小二乘、加权线性最小二乘、稳健最小二乘、非线性最小二乘与剔除异常值效果比较 数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟

    1.3K00

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    表中为初始因子载荷矩阵表, F1、F2、F3分别作为第一、第二、第三公共因子。...R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化R语言用线性模型进行臭氧预测:加权泊松回归,普通最小二乘,加权负二项式模型,多重插补缺失值R语言Bootstrap的岭回归和自适应...线性混合效应模型实战案例R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM)R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合...(SAT)建立分层模型使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次(分层)贝叶斯模型SPSS中的多层(等级)线性模型Multilevel...R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分

    71720
    领券