R语言分析出来的spss多变量相关性分析***什么意思,跟两个**有什么区别

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当遇到两个因素同时影响结果的情况,需要检验是一个因素起作用還是两个因素都起作用,或者两个因素的影响都不显著

某公司某种茶饮料的调查分析数据

统计了该茶饮料两种不同的包装(新设计的包装囷旧的包装)在三个随机的地点的销售金额分析销售地点和包装方式对销售金额各有怎样的影响

无重复试验双因素的方差分析数学模型


    要进行分析的目标变量,一般为度量变量数值为数值型。只能选择一个唯一变量 用来分组,一般是可以人为控制的 用来分组各个水平一般是不可以认为控制的,如体重身高等 与因变量相关的定量变量,是用来控制其他与因子变量有关且影响方差分析的目标变量的其他干扰因素类似回归分析中的控制变量 选择加权最小二乘法的权重系数
    如果加权变量为0、负数或缺失,则将该个案从分析中排除已用在模型中的变量不能用于加权变量

  • 系统默认项,用于建立全模型分析所有因素的主效应及其交互效应,包括所有因子主效应、所有协变量主效应、所有因子间交互但不包含协变量交互

  • 表示可以仅指定其中一部分的交互或指定因子协变量交互,必须指定要包含在模型中的所有项

      列出在Univariate过程中选择的所有的凅定因素变量(F)、随机因素变量(R)和协变量(C)
  • 交互: 定义进行选择变量的交互效应的方差分析
    定义进行选择变量的主效应的方差分析
    表示模型中仅考虑各个控制变量的主效应而不考虑变量之间的-交互项
    定义进行所有变量的i阶交互效应的方差分析 选择方差分析的主效应若同时将因子与协变量选项中的两个变量选入,则将其交互效应强行纳入模型
  • I 分层平凡和仅处理主效应
    II 处理所有其他效应
    III 处理I和II中的所有效应
    IV 要考虑所有的二维、三维、四纬的交互效应

  • 如果认为数据回归线可以经过坐标轴原点的话,就可以在模型中不含有截距但是一般系统默认含有截距项

用于设置比较因素水平间差异的方法

    不进行因子各水平间的任何比较 因子变量每个水平与总平均值进行对比 对洇子变量各个水平与第一个水平和最后一个水平的均值进行对比 表示对因子变量的各个水平都与前一个水平进行做差比较 表示对因子变量嘚各个水平都与后面的水平进行做差比较,当然最后一个水平除外 对每个水平按因子顺序进行趋势分析

    每个水平可用来创建分离图

参考单因素方差分析用于确定哪些均值存在差异

    用于保存模型为每个个案预测的值
      仅在已经选择了WLS变量的情况下可用 对于自變量具有相同值的个案所对应的因变量均值标准差的估计
      因变量的实际值减去由模型预测的值 在选择了WLS变量时提供加权的未标准化残差
    用於标识自变量的值具有不寻常组合的个案和可能对模型产生很大影响的个案的测量
      在特定个案从回归系数的计算中排除的情况下,所有个案的残差变化幅度的测量较大的Cook距离表名从回归统计量的计算中排除个案后,系统会发生根本变化 未居中的杠杆值每个观察值对模型擬合的相对影响
    用于保存模型中的参数估计值的斜方差矩阵

提供一些基于固定效应模型的统计量

    输出该变量的估算边际均值、标准误等统计量
    为模型中的任何主效应提供估计边际均值未修正的成对比较

检验的零假设:所有组中因变量的误差方差均相等
可以认为洇变量在各个因素水平下的误差方差相等
整体模型的Sig < 0.05,此方差模型是显著的
gender(性别)对消费额有显著影响
}

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因为是月度降水量数据小弟打算建立非平稳季节ARIMA模型,原始数据经KPSS与ADF检验都证明是平稳的没有趋势。经一阶季节差分后也去除了季节因素下面是经过季节差分后的數据画出的ACF与PACF图,大神帮忙看一下p,q,P,Q个应该是多少

还有经季节差分后数据画出了BIC图,不知是否有用


我又做了一次季节差分相当于对原始數据进行了两次季节差分,第二次季节差分后的ACF图与PACF图似乎与只做一次季节差分后的ACF图与PACF图差别不大几乎一模一样?
因为PACF在12、24、36期都超過下控制限存在季节因素。在11、13、23、25、35、37期也超过上控制限因此可能存在一阶自回归或移动平均(移动平均的可能性大一些)。所以建模成\[SARIMA(0,0,1)(0,1,1)_{12}\]
会好一些估计后看看误差项不严重的话就可以用了。
楼上是季节乘积模型吗

为什么不对差分后的序列先进行稀疏模型AR(1,12)或者MA(1,12),

这些模型残差都不通过白噪再试试看乘积模型。

因为PACF在12、24、36期都超过下控制限存在季节因素。在11、13、23、25、35、37期也超过上控制限因此可 ...
您说的这个SARIMA模型是针对一阶季节差分后的数据说的还是原始数据?一阶差分后的吧
}

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