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回答了问题2021-11-21 16:12:17用多变量的结果。Spearman 线性回归
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回答了问题2021-11-21 01:03:20PASS应该可以的:https://www.sohu.com/a/394938314_769248样本量计算
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回答了问题2021-11-21 01:00:01以前见到过免费的,现在找不到了。我记得淘宝上就有卖的,不贵。这个link也是收费的:http://www.steamcuba.com/228.htmlPASS
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回答了问题2021-11-21 00:55:12spearman是非参的相关性分析。你的线性回归是什么方法?是多变量线性回归么?如果是多变量回归的话,结果和单变量的不一致很正常。Spearman 线性回归
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回答了问题2021-11-21 00:49:55如果是超出了正常值的范围很多,我觉得可以删除,有可能是输入错误或者单位不一致。异常值多么?大概占多少百分比?异常值的处理
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回答了问题2021-11-21 00:47:45有差别说明填补可能是有用的。可以用敏感性分析。去掉缺失数据的分析结果和包括填补数据的分析结果来比较。如果结果没有差异说明缺失不是很重要,或者缺失是随机的。如果结果有差异,就说明缺失不是随机的,应该尽量补齐缺失。SPSS期望最大化
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回答了问题2021-11-20 13:14:10可以看看这个:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20700731一般就是散点图,用眼睛观察残差和自变量
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回答了问题2021-11-20 13:10:41这个应该能打开:https://blog.csdn.net/qq_42458954/article/details/81347012FDR
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回答了问题2021-11-20 13:09:07ha, 可能需要翻墙才能看到。我找找中文的FDR
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回答了问题2021-11-20 01:11:36在R里面可以用p.adjust来计算:https://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/BS/R/R-Manual/R-Manual22.htmlhttps://rcompanion.org/rcompFDR




