...改变一个变量,论证前后变化用什么模型较好?进行对比分析_百度...

输入数据。其他方法都是逐步进入的方法.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类： Extraction 子对话框。

对第一层级的变量做了对比之后，我们还可以形成综合的变量。将第一层级的变量（直接描述事物的变量，如长度、数量、额度、宽度、高度等）加工之后得到的变量，称作二级变量。在进行二级变量对比的时候，常用的有增速、效率、效益等指标。 增速是指在一定时间范围内数量变化的比率。

机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据导出数学模型。

影响因素分析常用方法(统计+建模)

交叉影响分析与AISM联用的方法，如Murray Turoff的CIA-ISM模型，展示了学术界的前沿探索。然而，这种方法的高门槛和严格的数据筛选标准使其显得“牛逼”，但同时也揭示了顶级期刊论文中可能存在的深度思考和哲学讨论。Turoff的论文中，我们看到了严谨的计算过程，尽管其形式独特，但背后是科学严谨的探索。

spss数据分析的五种方法如下：线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。图表分析。回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。直方图分析。统计分析。

主成分分析法是一种数学变换方法，在变换的过程中，变量的方差是不变的，还要以方差递减的形式把变换后的综合变量进行排序。（二）因子分析 因子分析法（FA）是主成分分析法的推广，主要是把原始的变量通过一些公共的因子变量来表示，是一种研究把多个观测变量转变为少数的不相关的综合变量的一种统计分析方法。

在数学建模中如何做各个指标的差异分析

在灯泡寿命问题中，为了确定哪几种工艺制成的灯泡寿命有显著差异，我们先算出各组数据的均值：虽然 均值最大，但要判断它与其它几种有显著差异，还需做多重比较。一般多重比较要对所有 个总体作两两对比，分析相互间的差异。根据问题的具体情况可以减少对比次数。

一）主成分分析 主成分分析法（PCA）就是指通过正交变换，把分量相关的多个变化转化为分量不相关的综合变量的过程。其中，被选择出来的变量叫作主成分，可以对数据的各种指标进行解释；而综合变量不仅要能够反映出原变量的信息，还要保证互不相关。

首先，不考虑指标间的相互影响，通过 简单二元相关得到每个指标与 PM5 的相关系数，给出重要性排名。并采用灰 色关联度的方法对结果进行验证，两者结论相同。进而判断六项指标之间的相 关性，得到二氧化硫分别与一氧化碳和臭氧相关的结论。

建议使用层次分析法，就是将指标通过专家打分，分别赋权重，然后构造一个指标函数，在通过Spss或其他统计软件，进行求解。

TOPSIS法：其基本原理，是通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序，若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解，则为最好；否则不为最优。其中最优解的各指标值都达到各评价指标的最优值。最劣解的各指标值都达到各评价指标的最差值。