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SPSS论坛
求助关于做回归分析前实验数据如何处理的问题(数据不是很理想)
楼主
ふ宣♀清ケ♂
4093
1
收藏
2015-12-26
悬赏
1
个论坛币
未解决
各位好!本人在做关于维基百科的实验,是页面质量的影响因素的。得到一些实验数据,要做线性回归分析,但是数据不理想,结果不显著,各位帮忙看看有没有什么号的处理方法,能让结果好一点。(新人,求帮忙)
period 质量变化量(Q) 质量(Sumq) bg talk_str cooper_str dis 模块化程度num
1 5.3 5.3 73.27346041 0 2 0.174406615 1
2 0 5.3 0 0 0 0 0
3 9.9 15.2 66.79820357 2 17 2.965840423 1
4 3.6 18.8 66.55073253 0 4 0.48257957 1
5 7.4 26.2 56.24055476 0 5 0.346822488 1
6 12.2 38.4 69.13031173 1 19 0.465118738 1
7 16 54.4 74.79973262 2 14 0.395485649 2
8 18.9 73.3 69.27481505 0 21 2.122680454 3
9 62.2 135.5 72.24956747 4 101 0.822384046 5
10 102.6 238.1 77.00649323 12 109 0.781836999 6
11 158.2 396.3 84.29116205 5 203 0.942636439 11
12 66.9 463.2 93.82430389 5 82 3.619192748 11
13 134.5 597.7 78.68290793 8 161 1.81611417 12
14 210.4 808.1 83.96427812 17 335 1.914714497 13
15 92.8 900.9 76.68767828 41 152 4.23621717 14
16 94.4 995.3 80.92589202 4 153 1.555836679 15
17 205.9 1201.2 79.36623967 54 432 1.095686653 27
18 232 1433.2 77.08436936 14 358 1.568589085 24
19 202.9 1636.1 76.22991539 30 416 0.848977193 29
20 51.7 1687.8 73.97972695 16 92 1.43974323 32
21 207.1 1894.9 79.79348344 12 387 2.392002266 16
22 15.2 1910.1 67.94850992 46 119 1.410979363 16
23 58.2 1968.3 72.86974681 51 210 1.262216735 18
24 55.3 2023.6 78.6066155 8 70 2.74303011 18
25 99.7 2123.3 76.34133874 20 257 2.732559515 18
26 127.3 2250.6 81.20960534 22 255 1.917581222 18
27 26.2 2276.8 75.25955089 27 47 2.220590123 19
28 12.5 2289.3 65.77993615 5 30 0.925380953 19
29 17.2 2306.5 62.3377895 2 33 0.694025578 19
30 4.7 2311.2 62.53798846 6 5 0.280014704 19
31 24.7 2335.9 73.15052973 9 44 0.585877019 19
32 13.9 2349.8 67.2383819 12 24 0.704529187 19
33 31 2380.8 41.74925149 14 48 1.037371406 19
34 89.3 2470.1 64.69930448 8 219 1.207897677 22
35 41.5 2511.6 64.43601477 37 258 1.26890222 21
36 43.8 2555.4 50.90186637 9 325 2.69108528 21
数据直接贴在这了(可以直接粘到Excel里,附件也有Excel,以防万一),这是某个词条用程序跑出来的数据。具体含义就不解释了,主要想做以下几个回归
图片1.png
图片2.png
图片3.png
图片4.png
图片5.png
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沙发
ふ宣♀清ケ♂
2015-12-26 18:30:18
亲们,新人,论坛币只有那一个,希望帮个忙!多谢!
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