spss多元線性回歸分析(完整版)
【正文】 制直方圖。表12 描述性數(shù)據(jù)匯總標(biāo)準(zhǔn)化后得到的數(shù)據(jù)值，以下的回歸分析將使用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。結(jié)合本次實(shí)習(xí)數(shù)據(jù)的具體情況，我們不使用SPSS軟件提供的替換缺失值工具，主要是手動(dòng)將缺失值用零值來代替。N均值標(biāo)準(zhǔn)差缺失極值數(shù)目a計(jì)數(shù)百分比低高能源消費(fèi)總量300.001煤炭消費(fèi)量300.002焦炭消費(fèi)量300.002原油消費(fèi)量28201汽油消費(fèi)量300.001煤油消費(fèi)量28204柴油消費(fèi)量300.002燃料油消費(fèi)量300.003天然氣消費(fèi)量300.002電力消費(fèi)量300.003原煤產(chǎn)量26402焦炭產(chǎn)量29102原油產(chǎn)量181200燃料油產(chǎn)量25503汽油產(chǎn)量26402煤油產(chǎn)量201000柴油產(chǎn)量26401天然氣產(chǎn)量201003電力產(chǎn)量300.000圖13缺失值分析能源數(shù)據(jù)缺失值分析結(jié)果如表11所示：如圖12所示：于此我們只對(duì)數(shù)據(jù)做缺失值填充，但是依然將其統(tǒng)稱數(shù)據(jù)清理。轉(zhuǎn)載原文地址：：建模手線性回歸數(shù)據(jù)（全國(guó)各地區(qū)能源消耗量與產(chǎn)量）來源，可點(diǎn)擊協(xié)會(huì)博客數(shù)據(jù)挖掘欄：國(guó)泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心的經(jīng)濟(jì)研究數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理包括缺失值的填寫和還需要使用SPSS分析工具來檢查各個(gè)變量的數(shù)據(jù)完整性。描述性數(shù)據(jù)匯總描述性數(shù)據(jù)匯總技術(shù)用來獲得數(shù)據(jù)的典型性質(zhì)，我們關(guān)心數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì)和離中趨勢(shì)，根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)值，可以初
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