研究影響因素的模型?

General 更新 2024-11-15

用spss分析幾個因素對某一因素的影響，用什麼研究方法。 5分

第一步是整理數據，首先定義變量，這個不是很難。第二步：分析由於你要分析農民收入和其他因素之間的關係。所以確定農民收入為因變量，而其他為自變量。通過analyze下面的regression來完成。即把農民收入選進因變量，其他（除年份和總計）作為自變量分析。當然裡面還有像statistics等這些功能項，你作為默認就行了。第三步：解釋模型。認定你的模型做的好不好要看檢驗的結果，這裡看R值。如果R接近1，則說明模型和實際擬和的效果比較好。你的模型R值達到了0.9多，說明效果非常不錯。

logistic模型只能研究影響因素嗎

一般是影響因素分析

如何用計量經濟學方法分析影響因素大小

一、理論模型的設計對所要研究的經濟現象進行深入的分析，根據研究的目的，選擇模型中將包含的因素，根據數據的可得性選擇適當的變量來表徵這些因素，並根據經濟行為理論和樣本數據顯示出的變量間的關係，設定描述這些變量之間關係的數學表達式，即理論模型。例如上節中的生產函數就是一個理論模型。理論模型的設計主要包含三部分工作，即選擇變量、確定變量之間的數學關係、擬定模型中待估計參數的數值範圍。1.確定模型所包含的變量在單方程模型中，變量分為兩類。作為研究對象的變量，也就是因果關係中的“果”，例如生產函數中的產出量，是模型中的被解釋變量；而作為“原因”的變量，例如生產函數中的資本、勞動、技術，是模型中的解釋變量。確定模型所包含的變量，主要是指確定解釋變量。可以作為解釋變量的有下列幾類變量：外生經濟變量、外生條件變量、外生政策變量和滯後被解釋變量。其中有些變量，如政策變量、條件變量經常以虛變量的形式出現。嚴格他說，上述生產函數中的產出量、資本、勞動、技術等，只能稱為“因素”，這些因素間存在著因果關係。為了建立起計量經濟學模型，必須選擇適當的變量來表徵這些因素，這些變量必須具有數據可得性。於是，我們可以用總產值來表徵產出量，用固走資產原值來表徵資本，用職工人數來表徵勞動，用時間作為一個變量來表徵技術。這樣，最後建立的模型是關於總產值、固定資產原值、職工人數和時間變量之間關係的數學表達式。下面，為了敘述方便，我們將“因素”與“變量”間的區別暫時略去，都以“變量”來表示。關鍵在於，在確定了被解釋變量之後，怎樣才能正確地選擇解釋變量。首先，需要正確理解和把握所研究的經濟現象中暗含的經濟學理論和經濟行為規律。這是正確選擇解釋變量的基礎。例如，在上述生產問題中，已經明確指出屬於供給不足的情況，那麼，影響產出量的因素就應該在投入要素方面，而在當前，一般的投入要素主要是技術、資本與勞動。如果屬於需求不足的情況，那麼影響產出量的因素就應該在需求方面，而不在投入要素方面。這時，如果研究的對象是消費品生產，應該選擇居民收入等變量作為解釋變量；如果研究的對象是生產資料生產，應該選擇固定資產投資總額等變量作為解釋變量。由此可見，同樣是建立生產模型，所處的經濟環境不同、研究的行業不同，變量選擇是不同的。其次，選擇變量要考慮數據的可得性。這就要求對經濟統計學有透徹的瞭解。計量經濟學模型是要在樣本數據，即變量的樣本觀測值的支持下，採用一定的數學方法估計參數，以揭示變量之間的定量關係。所以所選擇的變量必須是統計指標體系中存在的、有可靠的數據來源的。如果必須引入個別對被解釋變量有重要影響的政策變量、條件變量，則採用虛變量的樣本觀測值的選取方法。第三，選擇變量時要考慮所有入選變量之間的關係，使得每一個解釋變量都是獨立的。這是計量經濟學模型技術所要求的。當然，在開始時要做到這一點是困難的，如果在所有入選變量中出現相關的變量，可以在建模過程中檢驗並予以剔除。從這裡可以看出，建立模型的第一步就已經體現了計量經濟學是經濟理論、經濟統計學和數學三者結合的思想。在選擇變量時，錯誤是容易發生的。下面的例子都是從已有的計量經濟學應用研究成果中發現的，代表了幾類容易發生的錯誤。例如農副產品出口額＝-107.66＋0.13×社會商品零售總額十0.22×農副產品收購額這裡選擇了無關的變量，因為社會商品零售總額與農副產品出口額無直接關係，更不是影響農副產品出口額的原因。再如生產資料進口額＝0.73×輕工業投資＋0.21×出口額＋0.18×生產消費＋67.60×進出口政策這裡選擇了不重要的變量，因為輕工業投資對生產資料進口額雖有......

在SPSS中，如果分析多個因素對某一結果的影響程度應該用什麼分析？

分析多個因素對某一事物的影響關係應該選用什麼數學模型？

如果有長期的數據，多元線性迴歸。。

那就不知道你要做什麼經濟研究了，然後找合適的模型套用了