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1，ansys線性分析中熱膨脹怎么模擬
2，線性回歸和線性相關(guān)分析對(duì)數(shù)據(jù)有什么要求
3，如何用SPSS實(shí)現(xiàn)多個(gè)因變量的多元線性回歸分析
4，什么是二元線性回歸模型

1，ansys線性分析中熱膨脹怎么模擬

1. 定義線膨脹系數(shù)alpx2. 施加溫度荷載

ansys線性分析中熱膨脹怎么模擬

2，線性回歸和線性相關(guān)分析對(duì)數(shù)據(jù)有什么要求

線性回歸分析的數(shù)據(jù)要求: 自變量可以是分類變量和連續(xù)性變量，因變量必須是連續(xù)性變量。分類變量：比如性別\民族\學(xué)歷等，數(shù)據(jù)之間無(wú)法進(jìn)行加減的。連續(xù)變量：比如身高\(yùn)體重\收入\溫度等，這種有具體意義的數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行平均和加減的。

線性回歸和線性相關(guān)分析對(duì)數(shù)據(jù)有什么要求

3，如何用SPSS實(shí)現(xiàn)多個(gè)因變量的多元線性回歸分析

在大多數(shù)的實(shí)際問(wèn)題中，影響因變量的因素不是一個(gè)而是多個(gè)，我們稱這類回問(wèn)題為多元回歸分析?？梢越⒁蜃兞縴與各自變量xj(j=1,2,3,…,n)之間的多元線性回歸模型：其中：b0是回歸常數(shù)；bk(k=1,2,3,…,n)是回歸參數(shù)；e是隨機(jī)誤差。多元回歸在病蟲預(yù)報(bào)中的應(yīng)用實(shí)例:某地區(qū)病蟲測(cè)報(bào)站用相關(guān)系數(shù)法選取了以下4個(gè)預(yù)報(bào)因子；x1為最多連續(xù)10天誘蛾量(頭)；x2為4月上、中旬百束小谷草把累計(jì)落卵量(塊)；x3為4月中旬降水量(毫米)，x4為4月中旬雨日(天)；預(yù)報(bào)一代粘蟲幼蟲發(fā)生量y（頭/m2）。分級(jí)別數(shù)值列成表2-1。預(yù)報(bào)量y：每平方米幼蟲0~10頭為1級(jí)，11~20頭為2級(jí)，21~40頭為3級(jí)，40頭以上為4級(jí)。預(yù)報(bào)因子：x1誘蛾量0~300頭為l級(jí)，301~600頭為2級(jí)，601~1000頭為3級(jí)，1000頭以上為4級(jí)；x2卵量0~150塊為1級(jí)，15l~300塊為2級(jí)，301~550塊為3級(jí)，550塊以上為4級(jí)；x3降水量0~10.0毫米為1級(jí)，10.1~13.2毫米為2級(jí)，13.3~17.0毫米為3級(jí)，17.0毫米以上為4級(jí)；x4雨日0~2天為1級(jí)，3~4天為2級(jí)，5天為3級(jí)，6天或6天以上為4級(jí)。

如何用SPSS實(shí)現(xiàn)多個(gè)因變量的多元線性回歸分析

4，什么是二元線性回歸模型

二元線性回歸分析預(yù)測(cè)法是指運(yùn)用影響一個(gè)因變量的兩個(gè)自變量進(jìn)行回歸分析因變量因變量系進(jìn)行回歸分析術(shù)解回歸方程，對(duì)回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)得出預(yù)測(cè)值。

多元線性回歸模型，（multivariable linear regression model ）在實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中，一個(gè)變量往往受到多個(gè)變量的影響。例如，家庭消費(fèi)支出，除了受家庭可支配收入的影響外，還受諸如家庭所有的財(cái)富、物價(jià)水平、金融機(jī)構(gòu)存款利息等多種因素的影響。一元線性回歸是一個(gè)主要影響因素作為自變量來(lái)解釋因變量的變化，在現(xiàn)實(shí)問(wèn)題研究中，因變量的變化往往受幾個(gè)重要因素的影響，此時(shí)就需要用兩個(gè)或兩個(gè)以上的影響因素作為自變量來(lái)解釋因變量的變化，這就是多元回歸亦稱多重回歸。當(dāng)多個(gè)自變量與因變量之間是線性關(guān)系時(shí)，所進(jìn)行的回歸分析就是多元性回歸。設(shè)y為因變量x1,x2…xk為自變量，并且自變量與因變量之間為線性關(guān)系時(shí)，則多元線性回歸模型為： y=b0+b1x1+…+bkxk+e 其中，b0為常數(shù)項(xiàng)，b1,b2…bk為回歸系數(shù)，b1為x1,x2…xk固定時(shí)，x1每增加一個(gè)單位對(duì)y的效應(yīng)，即x1對(duì)y的偏回歸系數(shù)；同理b2為x1,x2…xk固定時(shí)，x2每增加一個(gè)單位對(duì)y的效應(yīng)，即，x2對(duì)y的偏回歸系數(shù)，等等。如果兩個(gè)自變量x1,x2同一個(gè)因變量y呈線相關(guān)時(shí)，可用二元線性回歸模型描述為： y=b0 +b1x1 +b2x2 +e 建立多元線性回歸模型時(shí)，為了保證回歸模型具有優(yōu)良的解釋能力和預(yù)測(cè)效果，應(yīng)首先注意自變量的選擇，其準(zhǔn)則是： (1)自變量對(duì)因變量必須有顯著的影響，并呈密切的線性相關(guān)； (2)自變量與因變量之間的線性相關(guān)必須是真實(shí)的，而不是形式上的； (3)自變量之間應(yīng)具有一定的互斥性，即自變量之間的相關(guān)程度不應(yīng)高于自變量與因變量之因的相關(guān)程度； (4)自變量應(yīng)具有完整的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，其預(yù)測(cè)值容易確定。多元性回歸模型的參數(shù)估計(jì)，同一元線性回歸方程一樣，也是在要求誤差平方和（σe)為最小的前提下，用最小二乘法求解參數(shù)。以二線性回歸模型為例，求解回歸參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)方程組為