一般线性回归和logsitic回归都是可以的。这关键得看你的因变量，如果因变量是连续型变量，你就用一般线性回归建模，分类的自变量也是可以通过哑变量处理的；如果因变量是分类变量那就用logistic回归建模。

预测模型的建模方法回归分析法，时间序列分析法，灰色预测法。回归分析法基本思想：根据历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定模型参数，据此预测。回归问题分为一元和多元回归、线性和非线性回归。特点...

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴用系数或者or值构建模型

一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边...

不过如果有多个分类变量时我一般不采用线性回归这个来做回归，因为要单独设置哑变量麻烦。通常我都是采用多元线性模型的方差分析，不需要特别设置，在选项中有一项是参数估计，把这项选中的出来的参数估计表跟线性回归的是...

比如，在Titanic生存挑战中，你可以使用乘客名字的称呼，比如：“Mr.”,“Miss.”,”Mrs.”,”Master”，来填补年龄的缺失值，这对模型性能有很好的影响。填补缺失的分类变量：创建一个新的等级来填补分类变量，让所有的...

三层拓扑结构，首先输入图像，然后计算卷积，再通过激活函数得到输出值，再对输出值与监督值进行比较，得到损失，通过不断反向传输，构建模型。预测模型是基于变量之间的相关关系，通过一个或几个变量预测另一个变量的分析方法。...

常用于分类变量插值处理的模型是?1、反距离加权插值法。首先是由气象学家和地质工作者提出的。计算的权值随结点到观测点距离的增加而下降。配给的权重是一个分数,所有权重总和等于1.0。该法综合了泰森多边形的邻近点法和多元回归法的长处...

1、了解目标建立预测分析模型应该有明确的目标，如风险和欺诈管理、预测收入、财务建模，社交媒体影响力，管理营销活动、运营效率等。2、确定问题该模型旨在识别组织的问题。从分析中获得的结果用于指导运营人员和经理，以...

我们在回归分析中需要用到两个自变量之间的选择回归模型来检验两个变量之间的交互效应，其实就是两个变量的乘积，具体方法为：1、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。2、在功能栏中点击【转换-计算变量】。