多个因变量的回归分析用什么方法
二分类logistic回归分析数据怎么录入？
二分类logistic回归分析数据怎么录入？
跟普通线性回归的录入方法一样，只不过二分类logistic回归的因变量只有两个值，无论是0或1，还是1或2，都是可以的，只是一个代号数字而已
五个回归问题溯源分析方法？
回归分析法指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法。
根据因变量和自变量的个数分为：一元回归分析和多元回归分析；根据因变量和自变量的函数表达式分为：线性回归分析和非线性回归分析。
虚拟变量用什么回归方式？
虚拟变量用线性回归方式。
probit或者logistic模型适用于因变量是虚拟变量的情况，如果自变量是虚拟变量完全可以用一般的线性回归进行建模。
但要注意，是不是加入常数项问题，一般都带有常数项，此时设置虚拟变量需注意。
譬如，QAP回归中自变量和因变量都是虚拟变量。
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(j1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：
其中：b0是回归常数；bk(k1,2,3,…,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。