现实中的很多现象可以划分为两种可能,或者归结为两种状态,这两种状态分别用0和1表示。如果我们采用多个因素对0-1表示的某种现象进行因果关系解释,就可能应用到logistic回归。
1、把所有变量代如回归方程,逐步回归分析,必要是多用几种筛选变量得技术,同时要考虑因素得交互作用,综合分析”
2、单因素分析的结果和多因素分析的结果不一样是很正常的事情,因为单因素分析往往存在混杂因素的影响
3、要明白在建立多元回归模型之前,单因素分析的主要作用是起到筛选的作用,通常选取p小于0.1或者0.2的因素进入多元回归模型,而多元回归模型中偏回归系数有意义才是真正的有意义;
现实中的很多现象可以划分为两种可能,或者归结为两种状态,这两种状态分别用0和1表示。如果我们采用多个因素对0-1表示的某种现象进行因果关系解释,就可能应用到logistic回归。
1、把所有变量代如回归方程,逐步回归分析,必要是多用几种筛选变量得技术,同时要考虑因素得交互作用,综合分析”
2、单因素分析的结果和多因素分析的结果不一样是很正常的事情,因为单因素分析往往存在混杂因素的影响
3、要明白在建立多元回归模型之前,单因素分析的主要作用是起到筛选的作用,通常选取p小于0.1或者0.2的因素进入多元回归模型,而多元回归模型中偏回归系数有意义才是真正的有意义;
单因素方差分析(oneway ANOVA); 两因素方差分析(two way
ANOVA).单因素方差中只有一个自变量,两因素方差中有两个自变量.举个例:有三种教学方法(A1,A2,A3),我们要检测哪种教学方法最好,这是
单因素方差分析,因为只有一个自变量---教学方法(但是有三个水平).如果我们要检测这三种教学方法对不同年纪学生(高年级,低年级)的影响,就是两因
素方差分析,因为此时有两个自变量:教学方法(A1,A2,A3)学生年级(B1,B2).两因素方差分析主要检测两个自变量之间的是否有显著的
interaction.刚才那个例子是个3X2的两因素方差分析,两个自变量就有6种组
合,A1B1,A2B1,A3B1,A1B2,A2B2,A3B2,我们做两因素方差分析就是要检测这六种组哪种最显著.
因素分析法又称连环置换法,可以用来分析各种因素对成本的影响程度。
在进行分析时,假定众多因素中的一个因素发生了变化,而其他因素则不变,然后逐个替换,分别比较起计算结果,以确定各个因素的变化对成本的影响程度。
因素分析法的计算步骤如下:1)确定分析对象,计算实际与目标数的差异。
2)确定该指标是有哪几个因素构成的,并按其相互关系排序(排序原则:先实物量,后价值量;
先绝对值,后相对值)3)以目标数为基础,将各因素的目标数相乘,作为分析替代的基数。
4)将各个因素的实际数按照已确定的排列顺序进行替换计算,并将替换后的实际数保留下来。
5)将每次替换计算所得的结果,与前一次的计算结果相比较,两者的差异即为该因素对成本的影响程度。
6)各个因素的影响程度之和,应与分析对象的总差异相等。
1、选择需要分析的不确定因素,确定这些因素的变动范围。
敏感性因素:
投资额,包括固定资产投资与流动资金占用,根据需要还可将固定资产投资分为设备费用、建筑安装费用等;
项目建设期限、投产期限、投产时的生产能力及达到设计生产能力所需时间;
产品产量及销售量;
产品价格;
经营成本,特别是其中的变动成本;
项目寿命期;项目寿命期末的资产残值;
折现率;汇率。
2、确定分析指标:各种经济效果评价指标,如净现值、净年值、内部收益率、投资回收期等,都可以作为敏感性分析的指标。
由于敏感性分析是在确定性经济分析的基础上进行的,就一般情况而言, 敏感性分析指标应与确定性经济分析所使用的指标相一致,不能超出确定性分析所用指标的范围另立指标。当确定性经济分析中使用的指标比较多时,敏感性分析可围绕其中一个或若干个最重要的指标进行。
3、计算各不确定因素在可能的变动范围内发生不同幅度变动所导致的方案经济效果指标的变动结果,建立起一一对应的数量关系。
4、确定敏感因素,判断方案的风险因素,方法包括相对测定法和绝对测定法。
1)相对测定法:是设定要分析的因素均从确定性经济分析中所采用的数值开始变动,且各因素每次变动的幅度相同,比较在同一变动幅度下各因素的变动对经济效果指标的影响,据此判断方案经济效果对各因素变动的敏感程度。
2)绝对测定法:设各因素均向对方案不利的方向变动,并取其有可能出现的对方案最不利的数值,据此计算方案的经济效果指标,看其是否可达到使方案无法被接受的程度。如果某因素可能出现的最不利数值能使方案变得不可接受,则表明该因素是方案的敏感因素。
单因素方差分析
方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验:采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance)
在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova,
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,点击post hoc,选择snk和lsd,返回确认ok
多因素方差分析
菜单选择:分析 ->; 一般线性模型 ->; 单变量
将研究变量选入“因变量”框,分组变量都选入固定因子框
点击右边“模型”按钮,进入“单变量:模型对话框,点击“设定”单选按钮,
设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行,点击“继续”按钮,回到“单变量”界面,ok
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