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回归分析对样本的要求,60个样本量可以做回归分析吗

睿知经验分享

按照经典理论 ， 只要样本的个数大于变量维数 ， 做-1 分析和relate 分析就可以了，而样本的大小只影响 。样本极少数可以相关分析或回归-2/？如果你做回归 分析 ， 个人认为两者的区别在于1，结构方程模型采取主成分回归(主成分分析 回归)两个步 。

1、用spss做多元线性 回归 分析10个 样本可以吗用spss做多元线性回归分析10样本是 。一般来说，如果增加样本数，可以提高计算精度 。一般数量不到30个就全死了 。SPSS(统计产品服务解决方案)，“统计产品和服务解决方案”软件 。起初，该软件的全称是“社会科学解决方案统计包” 。但随着SPSS产品服务领域的拓展和服务深度的增加 ， 2000年SPSS的全英文名称正式改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在进行大的调整 。

2、二项logistic 回归 分析是不是对数据要求很严格其实对于源数据来说，缺失值的影响很大，所以如果缺失值超过5%，分类效果就会受到明显影响 。所以 ， 替换缺失值或者删除样本只是为了弥补缺失值的影响 。而且不管原始数据是连续的还是离散的，这个都不需要太多 。如果发现分类效果不理想，可以尝试对原始数据进行归一化，或者标准归一化 。因为这两种方法可以消除自变量之间的量纲差异 。

3、结构方程模型和 回归 分析的区别我以前做过，分别对同一组数据使用主成分回归和结构方程建模 。系数都差不多，结果也很像 。个人认为两者的区别在于:1 。结构方程模型一次性处理主成分回归(主成分分析 回归)两个步骤 ， 所以累计统计误差比较小 。2.除了最大似然法，结构方程模型还可以用偏最小二乘法拟合，偏最小二乘法可以放宽变量的正态分布假设 。

4、如果做 回归 分析,可以只有3个 样本吗?当然可以 ， 但是结果好不好就是另一回事了 。样本如果太小，就很难拟合出更准确的曲线，结果可能偏差很大 。是的 ， 但是不准确 。通常不会 。3 样本肯定不够，可以做数学题，但是如果做分析，时间序列至少需要10年，面板数据(一个调查的数据)至少需要30，而不是3 。
5、 样本特别少可以做相关 分析或 回归 分析吗?【回归分析对样本的要求,60个样本量可以做回归分析吗】根据经典理论，只要样本的个数大于变量的维数，就可以做-1 分析和相关的分析 。相关介绍:在统计建模中，回归 分析是用来估计变量之间关系的一组统计过程，当重点放在因变量和一个或多个自变量(或“预测因子”)之间的关系时，它包括许多建模和分析多个变量的技术 。更具体地说，回归 分析有助于理解当任何自变量发生变化时，因变量(或“标准变量”)的典型值发生变化 ， 而其他自变量保持不变 。

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