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1，ansys线性分析中热膨胀怎么模拟

1. 定义线膨胀系数alpx2. 施加温度荷载
1. 定义线膨胀系数alpx2. 施加温度荷载

ansys线性分析中热膨胀怎么模拟

2，线性回归和线性相关分析对数据有什么要求

线性回归分析的数据要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量，因变量必须是连续性变量。分类变量：比如性别\民族\学历等，数据之间无法进行加减的。连续变量 ：比如身高\体重\收入\温度等，这种有具体意义的数据，可以进行平均和加减的。

线性回归和线性相关分析对数据有什么要求

3，如何用SPSS实现多个因变量的多元线性回归分析

在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：其中：b0是回归常数；bk(k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例:某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。

如何用SPSS实现多个因变量的多元线性回归分析

4，什么是二元线性回归模型

二元线性回归分析预测法是指运用影响一个因变量的两个自变量进行回归分析因变量因变量系进行回归分析术解回归方程，对回归方程进行检验得出预测值。
多元线性回归模型，（multivariable linear regression model ）在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响。 一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。 设y为因变量x1,x2…xk为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为： y=b0+b1x1+…+bkxk+e 其中，b0为常数项，b1,b2…bk为回归系数，b1为x1,x2…xk固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即x1对y的偏回归系数；同理b2为x1,x2…xk固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即，x2对y的偏回归系数，等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为： y=b0 +b1x1 +b2x2 +e 建立多元线性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是： (1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关； (2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的； (3)自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度； (4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。 多元性回归模型的参数估计，同一元线性回归方程一样，也是在要求误差平方和（σe)为最小的前提下，用最小二乘法求解参数。以二线性回归模型为例，求解回归参数的标准方程组为

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