多选题
发布日期:2020-10-19
回归分析中,依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析
对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析
处理非线性回归的基本方法是,通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用线性回归方法处理
通常线性回归分析法是最基本的分析方法,遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理
因果关系(causality或causation)是一个事件(即“因”)和第二个事件(即“果”)之间的作用关系,其中后一事件被认为是前一事件的结果。一般来说,一个事件是很多原因综合产生的结果,而且原因都发生在较早时间点,而该事件又可以成为其他事件的原因。
在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。
自变量(Independent variable)一词来自数学。也叫实验刺激。在数学中,y=f(x)。在这一方程中自变量是x,因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中,自变量是指研究者主动操纵,而引起因变量发生变化的因素或条件,因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量,则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量,则实验是因素型的。在心理学实验中,一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然,这里刺激变量就是自变量。
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