多元回归要多少年的数据 多元回归需要几年的数据

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多元逻辑回归(Logistic)被引入财务风险预测研究之后,财务危机预测即简化为已知一公司具有某些财务特征,而计算其在一段时间内陷入财务危机的概率问题.如果算.

做多元回归就是X值选多列数据就可以了,不过要求是X的这些数据列必须是边续的列(即X的多列数据在一个选择区中),中间不能跳过其它列,且要保证X和Y有相同的.

多元回归时间序列是指ARIMA模型下面研究的时间序列的回归问题. 多因素时间序列一般是说同时考虑多个外生变量和内生变量的滞后项的问题, 而ARIMA就是其中用于.

1 时期数列就是指时间段,如1900年到2000年 这整整100年中的全部时间. 时点数. 运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分.

可以啊,利用SPSS中的时间序列分析的功能.先对你搜集到的前几年的数据进行拟和,然后得到一个数据模型.只要你的数据的数量足够的大,并且足够的真实,选取到.

baike.baidu/view/1338395.htm

多元线性回归模型的一般形式为 Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n 其中 k为解释变量的数目,βj(j=1,2,…,k)称为回归系数(regression coefficient).上式也被称为总体回归函数的随机表达式.它的非随机表达式为 E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki βj也被称为偏回归系数(partial regression coefficient) 一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化,在现实问题研究中,因变量的变化往往受几个重要因素的.

只要相关变量有数据,多元回归分析就可以直接得到以上结果.(南心网 SPSS)

方差分析与回归分析是有联系又不完全相同的分析方法.方差分析主要研究各变量对结果的影响程度的定性关系,从而剔除对结果影响较小的变量,提高试验的效率和精度.而回归分析是研究变量与结果的定量关系,得出相应的数学模式.在回归分析中,需要对各变量对结果影响进行方差分析,以剔除影响不大的变量,提高回归分析的有效性. 方差分析(Analysis of Variance,简称ANOVA),又称“变异数分析”,是R.A.Fisher发明的,用于两个.

在regression菜单里面做

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