如何用excel做回归分析

在Excel中,将自变量(X)和因变量(Y)的数据分别放在两列中。例如,你可以将身高数据放在A列,体重数据放在B列。二、加载分析工具库如果你的Excel版本中没有直接显示“数据分析”工具,你需要先加载它。点击“文件”按钮,选择“选项”,在Excel选项界面中,点击“加载项”,选择“分析工具库”,然后点击“转到”按钮,...

人工智能、机器学习、深度学习,到底是个啥?

从有标记的数据中学习,即数据中包含自变量和因变量,通过学习已知的输入和输出数据来进行预测,如分类任务和回归任务。分类任务:预测数据所属的类别,如垃圾邮件检测、识别动植物类别等。回归任务:根据先前观察到的数据预测数据,如房价预测,身高体重预测等。无监督学习分析没有标签的数据,即数据中只有自变量没有因...

回归模型中,如何比较不同自变量对因变量的作用大小?

而对于标准化回归系数,它是在对自变量和因变量同时进行标准化处理后所得到的回归系数,数据经过标准化处理后消除了量纲、数量级等差异的影响,使得不同变量之间具有可比性,因此可以用标准化回归系数来比较不同自变量对因变量的作用大小。通常我们主要关注的是标准化回归系数的绝对值大小,绝对值越大,可认为它对因变量的...

头身比的秘密,身高的秘密,原来都在手上。

在回归方程里,自变量的P值<0.01,就说明该变量对因变量非常统计学意义,变量之间显著相关。P<0.05,统计上意义较弱。P>0.1,就没什么意义了。下面的方程P都小于0.001了,可以说相关性极其显著。打开网易新闻查看精彩图片这些研究是有现实意义的(不像我写这篇文章是因为无聊……有时受害者死无全尸,犯罪现场可能...

真因果还是假因果?——将基因作为工具变量的健康影响因素研究

图中X表示我们选择的研究变量(即自变量/行为变量),Y表示健康结果(即因变量/结局变量),U表示混淆因素,Z表示工具变量。若将喝牛奶的例子套进来,则X表示“喝牛奶”,Y表示“身高”,U表示包括“高乐高”在内的众多混淆因素,Z表示与“喝牛奶”相关的基因。此时有人不禁有些困惑,喝牛奶还有相关基因?有的,生物和基因...

回归模型中的标准化回归系数是什么,该如何计算得到?

那么,提到不同变量的效应大小,大家一定会联想到在多因素回归模型中所得到的回归系数(www.e993.com)2024年11月28日。例如,我们假设自变量分别为身高和体重,根据回归系数很容易就知道每增加1cm的身高或每增加1kg的体重,引起的对因变量Y的影响大小,但是两者相比之下,到底谁的作用大谁的作用小呢?

这么全面的留置胃管的知识,身为护士的你都知道吗?

亦有研究利用回归分析鼻胃管置入长度,其中以患者的身高X作为自变量,以置管的长度Y作为因变量。运用回归分析法推导出回归公式,为患者实施胃管置入长度设计了个体化方案,继红等根据临床实验得出置管长度Y=2.238X+19.72。在临床工作中护士需综合考虑患者年龄、性别、身高、体位、置管目的等影响因素,选择合适的测量方法,...

统计方法适用情形合集 | 相关与回归篇

我们还可以后续探究学生们对于当下学生群体的身材状况的看法,可以邀请一些同学对于样本的身高体重情况进行评分,使用肯德尔相关系数来讨论他们对于身高体重的看法。众所周知,心理学界存在很多现象,现象之间会有普遍的相互联系和制约。这些现象(因变量Y)不仅和它有关的现象(自变量X)构成一个普遍联系的整体,并且这些现象的...

2个常见错误,娃少长10cm!冬天如何突破遗传,助力长高?

这个叫做FPH-C方法（FinalParentalHeightforChinese），是以儿童成年身高为因变量，父母身高中值为自变量线性回归计算。应该用哪个呢？一般来说，两个公式得出的结果差别不大。但是，如果父母身高的平均数很低或很高的时候，用简单公式（CMH-C法）就会出现误差：所以，推荐使用复杂的FPH-C法，计算的结果较准确。

回归系列(一)|怎样正确地理解线性回归

当然，这种现象并不仅限于“身高”，我们身边的很多现象都有向均值回归的趋势。比如考试成绩，一般来讲，成绩很难持续提升或下降，而是大概率呈现波动状态，维持在一个平均水平。而现如今，回归更多是指代一种“方法”，即研究两个或两个以上变量相关关系的方法。以一个变量为因变量（Y），另一个或一些变量为自变量...