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SPSS方差分析模型的参数估计 SPSS方差分析模型中两个变量合并
参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。在IBM SPSS Statistics里分析完一堆数据后，参数估计能给人带来最直观的模型概念，本文就来说说SPSS方差分析模型的参数估计，SPSS方差分析模型中两个变量合并的相关问题。
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主成分分析法适用于哪些问题 SPSS主成分分析法详细步骤
主成分分析法适用于哪些问题？主成分分析适用于变量间存在着一定相关关系的多变量问题，以达到使用较少的新变量来代表旧变量的目的。本文会使用具体的例子演示SPSS主成分分析法详细步骤。
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SPSS箱形图原理 SPSS箱形图如何显示均值线和数值
SPSS箱形图原理，箱形图是以极小值、25%分位数、中位数、75%分位数、极大值来展示数据离散情况的图形。SPSS箱形图如何显示均值线和数值，SPSS箱形图本身无均值线，可通过添加参考线的方法，添加均值线与数值。
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线性回归分析的基本步骤 SPSS线性回归分析方程怎么写
线性回归分析的基本步骤，包括设定回归方程的变量，检验方程是否满足线性回归假设，检验方程的拟合优度，显著性，创建方程等步骤。SPSS线性回归分析方程怎么写？本文会通过实例讲解SPSS线性回归分析方程的撰写方法。
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单因素协方差分析SPSS实例单因素协方差分析结果解读
协方差分析是方差分析的延展扩充，主要用于判断协变量是否会对因变量产生显著影响，进而将无显著影响的协变量从自变量中分离，提高实验精确度。下面就通过讲解单因素协方差分析SPSS实例，单因素协方差分析结果解读来帮助大家更好地理解和掌握单因素协方差分析法。
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spss多元线性回归分析操作步骤，spss多元线性回归分析结果解读
spss多元线性回归分析操作步骤，本文会以客流量、销售量与销售额的线性关系演示spss的多元线性回归分析操作步骤，并进行spss多元线性回归分析结果解读。
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SPSS逻辑回归模型案例逻辑回归和线性回归的区别
逻辑回归适用于二分变量的模型，最显著的作用是可以预测模型中每个自变量的概率。也就是说，逻辑回归可以根据一组样本数据，得到预测值或者某种预测结果。下面，小编来介绍一下SPSS逻辑回归模型案例，逻辑回归和线性回归的区别的具体内容。
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IBM SPSS Statistics如何对数据进行双变量相关分析
相关分析就是两个或两个以上的变量之间是否存在某种关系，比如空气中的湿度和降雨量、人的身高和体重等是否有相关关系。那么我们如何使用SPSS对数据进行双变量相关分析？
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IBM SPSS Statistics的两变量相关、偏相关与距离相关分析有什么不同
相关分析研究的是两个或以上随机变量间的相关关系的分析。与回归分析不同，相关分析侧重的是变量间的相关特性，但不能说明变量间可相互依赖并进行预测，比如吃冰淇淋与肥胖之间的相关分析。
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应用SPSS双变量相关检验，探究两变量间相关关系
在《如何使用SPSS检验两变量间相关关系之散点图》一文中，我们通过散点图研究发现，客流量与销售额之间存在着正相关的关系，而客单价与销售额之间似乎不存在相关关系。
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