SPSS中怎么用Bootstrapping方法做中介效应检验

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了SPSS中怎么用Bootstrapping方法做中介效应检验相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

SPSSAU默认提供bootstrap检验法,选择【问卷研究】>【中介作用】,即可得到智能分析结果。

结果解读可查询官方帮助手册说明:

中介作用-SPSSAU

参考技术A SPSS的bootstrap方法只能是分环节进行,需要分布进行回归分析。结构方程模型Amos等可以非常方便的做中介效应。(南心网Bootstrap中介效应分析)本回答被提问者和网友采纳

spss怎么用最小二乘法估计y=a+bx中a与b的值?

spss怎么用最小二乘法估计y=a+bx中a与b的值?我看到SPSS里分析-回归-两阶最小二乘法,X是自变量,y是解释变量,那工具变量是什么?我要求出a和b的值,做下一步的处理。请大家帮忙啊

代码如下:

//point.h

#include <iostream>

using namespace std;

class Point//Point类的声明

public://外部接口

Point(double xx = 0,double yy = 0)X = xx;Y = yy;

double GetX() return X;

double GetY() return Y;

friend double linefit(Point l_point[], int n_point);//友元函数

//int型变量为点数

private: //私有数据成员

double X;

double Y;

;

//End of point.h


扩展资料

最小二乘法直线拟合,最小二乘法多项式(曲线)拟合,机器学习中线性回归的最小二乘法,系统辨识中的最小二乘辨识法,参数估计中的最小二乘法,等等。所谓最小二乘,其实也可以叫做最小平方和。

就是通过最小化误差的平方和,使得拟合对象无限接近目标对象,这就是最小二乘的核心思想。可以看出,最小二乘解决的是一类问题,就是需要拟合现有对象的问题。

最小二乘应该说是一种思想,而只有结合了具体对象,才变成最小二乘法。这也就导致了多种多样的最小二乘公式、推导、证明等等。但是,其核心是最小二乘的思想,只是展示形式不同。

参考资料来源:

百度百科——最小二乘法

参考技术A

请参照下列操作。

系数(a)

模型           非标准化系数               标准系数

                       B       标准误差                               t             Sig.

1(常量)      1.662(a)     .2975                                 .595          .001

自变量         .139(b)      .030               .882           4.579          .004

a. 因变量: 因变量


回归方程为 因变量^ = 1.662 + 0.139 自变量

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