怎么用SAS编程做线性回归分析
用eviews进行多元线性回归分析时，问卷数据怎么输入？类似单项选择和多项选择 如果是单选题或者多选题，要做多元线性回归的话，是很危险的，不建议你这么做。因为多元线性回归有很多假设条件，单选题的数据又是类别数据，或离散型数据，不符合。做出来的结果也是不能用的。比方说你把ABCD，换成了1，2，3，4，看上去是变成了数字，但是因为多元线性回归要假设因变量要服从正态分布，而1，2，3，4不是服从正态分布。另外，如果问卷是多选题，根本就无法将之量化。建议你用别的软件，例如MATLAB，R语言，用SVM支持向量机进行分类预测还好。决策树也行，随机森林也可以。这些都是可以的。
R语言做一元线性回归分析，回归分析是一种很重要的处理数据的方法，虽然很基础，但是非常有用。使用R语言，我们可以快速地对数据进行回归分析。使用R语言进行回归分析省了。
急求一元线性回归的C语言程序！！！ #includeincludeincludevoid analysis(double*x，double*y，int n){double d1，d2，d3，a，b；double sumx，sumy，sumxx，sumyy，sumxy，mx，my，mxx，myy，mxy；int i；变量的初始化d1=d2=d3=sumx=sumy=sumxx=sumyy=sumxy=0.0；计算x、y的平均值for(i=0；i；i+){sumx+x[i]；sumy+y[i]；}mx=sumx/n；my=sumy/n；printf(\"mx=f my=f\\n\"，mx，my)；计算x、y平和x*y的平均值for(i=0；i；i+){sumxx+x[i]*x[i]；sumyy+y[i]*y[i]；sumxy+x[i]*y[i]；}mxx=sumxx/n；myy=sumyy/n；mxy=sumxy/n；printf(\"mxx=f myy=f mxy=f\\n\"，mxx，myy，mxy)；a=(n*sumxy-sumx*sumy)/(n*sumxx-sumx*sumx)；b=(sumxx*sumy-sumx*sumxy)/(n*sumxx-sumx*sumx)；printf(\"a=f b=f\\n\"，a，b)；计算相关系数的数据组成部分for(i=0；i；i+){d1+(x[i]-mx)*(y[i]-my)；d2+(x[i]-mx)*(x[i]-mx)；d3+(y[i]-my)*(y[i]-my)；}double r=d1/sqrt(d2*d3)；printf(\"相关系数r=f\\n\"，r)；double*yy=(double*)malloc(sizeof(double)*n)；double sumerrorsquare=0，error；for(i=0；i；i+){yy[i]=a*x[i]+b；sumerrorsquare+(yy[i]-y[i])*(yy[i]-y[i])；}error=sqrt(sumerrorsquare/(n-1))；printf(\"标准偏差s(y)=f\\n\"，error)；}int main(){double x[4]={1.0，3.0，3。.
入门并深入学习数据挖掘，有哪些具体的研究方向和经典的论文可供参考？ 想系统的学习一下数据挖掘技术，并且找个方向好好研究一下，有什么经典的论文可供参考么？最好提供链接地…
如何使用SPSS对Logistic回归中分类变量进行处理 1、数据录入SPSS。2、选择Analyze→Regression→Binary？Logistic。3、主对话框设置：将因变量cancer送入Dependent框中，将纳入模型的自变量sex，？age，？BMI和COPD变量Covariates中。本研究中，纳入age变量仅仅是为了调整该变量带来的混杂（不关心该变量的OR值），因此将age直接将改变量纳入Logistic回归模型。4、Categorical设置：该选项可将多分类变量（包括有序多分类和无序多分类）变换成哑变量，指定某一分类为参照。本研究中，COPD是多分类变量，我们指定“无COPD病史”的研究对象为参照组，分别比较“轻/中度”和“重度”组相对于参照组患肺癌的风险变化。？5、点击Categorical→将e69da5e6ba90e79fa5e9819331333431356636左侧Covariates中的COPD变量送入右侧Categorical？Covariates中。6、Hosmer-Lemeshow？goodness-of-fit：检验模型的拟合优度；？ CI？for？exp(B)：结果给出OR值的95%可信区间；？Display→At？last？step：仅展示变量筛选的最后一步结果。？→Continue→回到主界面→OK。
使用matlab计算回归方程
