fanuc面板不亮？1觀察保險(xiǎn)絲是否燒斷。2按F1 F5鍵初始化啟動。選擇3，初始化啟動零點(diǎn)將丟失。您需要輸入變量$DMR-GRP、MASTER-COUN和PLC-GRP的參數(shù)，1無需輸入。va面板顯

fanuc面板不亮？

1觀察保險(xiǎn)絲是否燒斷。

2按F1 F5鍵初始化啟動。選擇3，初始化啟動零點(diǎn)將丟失。您需要輸入變量$DMR-GRP、MASTER-COUN和PLC-GRP的參數(shù)，1無需輸入。

va面板顯示器怎么設(shè)置？

引入變量對話框?qū)ο?，系統(tǒng)模式就夠了。

有序多分類Logistic回歸分析怎樣篩選自變量？

Logistic回歸主要分為三類，一類是有因變量的二元logistic回歸，稱為二項(xiàng)式logistic回歸，另一類是有無序因變量的多類別logistic回歸，比如選擇哪個產(chǎn)品，稱為多項(xiàng)式logistic回歸。還有一種是對因變量進(jìn)行排序分類的邏輯回歸，比如疾病的嚴(yán)重程度是高、中、低等。這種回歸也稱為累積邏輯回歸或有序邏輯回歸。二元logistic回歸:選擇分析-回歸-二元logistic，打開主面板，檢查你的二元變量是否為因變量，這個毫無疑問，然后看底部，寫一個協(xié)變量。什么是協(xié)變很奇怪嗎？在二元邏輯回歸中，協(xié)變量可以被認(rèn)為是獨(dú)立變量，或獨(dú)立變量。在協(xié)變量框中選擇你的自變量。細(xì)心的朋友會發(fā)現(xiàn)，在指向協(xié)變的箭頭下，有一個標(biāo)有a*b的小按鈕，用來選擇交互項(xiàng)目。我們知道有時候兩個變量的組合會產(chǎn)生新的影響，比如年齡和結(jié)婚次數(shù)，會對健康產(chǎn)生新的影響。這時候我們認(rèn)為兩者之間是有交互作用的。然后，為了模型的準(zhǔn)確性，我們將這種相互作用影響選擇到模型中。我們在右邊的框中選擇變量A，按住ctrl，選擇變量B，這樣我們就可以同時選擇兩個變量，然后點(diǎn)擊a*b的按鈕，這樣協(xié)變量的框中就出現(xiàn)了一個名字很長的新變量，就是我們交互的變量。下面是方法的下拉菜單。默認(rèn)為輸入，即強(qiáng)制所有選擇的變量進(jìn)入模型。除了入口法，還有三個前進(jìn)法和三個后退法。一般默認(rèn)輸入就可以了。如果模型中變量的P值不合格，會用其他來做。底部的選擇變量用于選擇您的案例。你不 我通常不必為此擔(dān)心。選擇主面板后，單擊分類(右上角)打開分類對話框。在此對話框中，左邊的協(xié)變量框包含您選擇的自變量，而右邊的協(xié)變量框?yàn)榭瞻?。您?yīng)該將協(xié)變量中的字符變量和分類變量選擇到分類協(xié)變量中(系統(tǒng)會自動生成虛擬變量以便于分析。啞變量的具體參考有哪些？以上)。這里的字符變量是指標(biāo)有值標(biāo)簽的變量，否則系統(tǒng)可以 I don'我不能僅憑語言來為你分析它們。在選擇之后，在分類協(xié)變量下面有一個改變比較的方框。我們知道，spss對于分類變量需要有一個參照，每一個分類都與這個參照進(jìn)行比較，得到結(jié)果。更改比較的框用于選擇參考。默認(rèn)的比較是指標(biāo)，就是每個分類都和總體進(jìn)行比較，除了指標(biāo)，還有簡單性，差異性等等。這個框架不是很重要，默認(rèn)就好。單擊繼續(xù)。然后打開保存對話框，檢查概率，分組成員，包括協(xié)方差矩陣。單擊繼續(xù)打開選項(xiàng)對話框，檢查分類圖、估計(jì)值的相關(guān)性、迭代歷史、exp(B)的CI(包括模型中的常數(shù))以及每一步的output-in。如果你的協(xié)變量是連續(xù)的或者小樣本的，還應(yīng)該檢查一下Hosmer-Lemeshow擬合度，這樣會更好。去吧，確認(rèn)一下。然后，輸出結(jié)果。將主要輸出六個表。第一個表是模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)表，這個表取決于他的模型的p值是否小于0.05，我們的logistic回歸方程是否有意義。第二個表示模型摘要表。這個表中有兩個R 2，叫做廣義決定系數(shù)，也叫偽R 2。該函數(shù)類似于線性回歸中的決定系數(shù)，它也表明該方程在多大程度上可以解釋模型。由于計(jì)算方法不同，這兩個廣義決定系數(shù)的取值往往不同，但差別并不大。下面的分類表顯示了模型的穩(wěn)定性。此表最后一行中百分比校正下面的三個數(shù)據(jù)列出了模型正確預(yù)測的百分比以及實(shí)際值為0或1時模型的總正確預(yù)測率。一般認(rèn)為正確預(yù)測的概率是50%(標(biāo)準(zhǔn)確實(shí)夠低)，當(dāng)然正確率越高越好。然后是最重要的表格，方程中的變量表。第一行b下面是每個變量的系數(shù)。第五行的p值會告訴你每個變量是否適合留在方程里。如果某個變量不合適，就需要再次去掉該變量，進(jìn)行回歸。根據(jù)這個表，邏輯方程可以寫成:PExp(常數(shù)a1*變量1 a2*變量2。。。)/(1 Exp(常量a1*變量1 a2*變量2。。。))。如果你學(xué)過統(tǒng)計(jì)學(xué)，你應(yīng)該熟悉這種形式的方程。提供一個變量，這個變量最終會是一個0到1之間的數(shù)字，也就是你的模型中設(shè)置了大值的情況出現(xiàn)的概率。例如，如果你想計(jì)算它是否會被治愈，你設(shè)置0為治愈，1為未治愈。然后你的模型計(jì)算出沒有治愈的概率。如果想直接計(jì)算治愈概率，需要更改設(shè)置，用1表示治愈。此外，最后兩列有一個EXP(B)，這意味著It 這是一個OR值。哦，這不 不代表或。OR值就是比值比。在線性回歸中，我們用標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)來比較兩個自變量對因變量的影響，在logistic回歸中，我們用比值比來比較不同情況對因變量的影響。比如說。比如我想看看性別對一種疾病是否好轉(zhuǎn)的影響。假設(shè)0代表女性，1代表男性，0代表沒有變好，1代表變好。發(fā)現(xiàn)這個變量的OR值是2.9，也就是說男性的提升可能是女性的2.9倍。注意，這里都是基于取值較大的情況。而OR值可以直接給出這個倍數(shù)。如果0、1、2各代表一種情況，那么2就是1的2.9倍，1就是0的2.9倍，以此類推?；蛑祵Φ仁?jīng)]有貢獻(xiàn)，但有助于直觀地理解模型。使用OR值時，一定要用它的95%置信區(qū)間來判斷。另外還有相關(guān)矩陣表和概率直方圖，不再介紹。多元logistic回歸:選擇分析-回歸-多元logistic，打開主面板。每個人都知道因變量選什么。因變量下有一個參考類別，默認(rèn)的第一個類別就可以了。然后有兩個框架，因子和協(xié)變量。很明顯，這兩個框架都需要你選擇因變量，那么有什么區(qū)別呢？嘿嘿，區(qū)別就在于因素里有無序的分類變量，比如性別，職業(yè)，連續(xù)變量(其實(shí)做logistic回歸的時候絕大部分自變量都是分類變量，連續(xù)變量比較少)。)，且協(xié)變量包含等級數(shù)據(jù)，如疾病的嚴(yán)重程度、年齡(以十年為一個年齡組，如果一個是一年，則視為連續(xù)變量)等等。在二項(xiàng)式logistic回歸中，系統(tǒng)會自動生成啞變量，但在多元logistic回歸中，需要手動設(shè)置。參照上面的解釋，不難知道，設(shè)定的虛擬變量應(yīng)該放在因子的盒子里。然后點(diǎn)擊模型對話框，哇，多么恐怖的對話框，我不 我不知道這是什么。好吧，讓我們 讓我們一點(diǎn)一點(diǎn)來看。我們已經(jīng)說了什么是交互作用，那么就不難理解主要作用是變量本身對模型的影響。明確了這一點(diǎn)，這個對話框就沒那么難選了。指定模型一欄有三個模型，主效應(yīng)指的是只做自變量和因變量的方程，是最常見的一個。全因素是指包括所有主效應(yīng)和所有因素及其交互效應(yīng)的模型(I don 我不明白為什么只有總因素而沒有總協(xié)變量。這個問題真的很難，所以唐 不要問我。)第三個是set/step。這是手動設(shè)置交互項(xiàng)和主效果項(xiàng)，也可以設(shè)置這個項(xiàng)是強(qiáng)制輸入還是分步輸入。你不 這個概念不必贅述。?。奎c(diǎn)擊繼續(xù)打開統(tǒng)計(jì)對話框，查看辦案匯總、偽R方、步驟匯總、模型擬合信息、單元格可能性、分類表、擬合度、估計(jì)、似然比檢驗(yàn)，繼續(xù)。打開條件，全部選中，繼續(xù)，打開選項(xiàng)，選中用于分級的必備項(xiàng)，然后移除該項(xiàng)。打開保存并選中包含協(xié)方差矩陣。當(dāng)然(終于完成了)。結(jié)果類似于二項(xiàng)式邏輯回歸，只是多了一個似然比檢驗(yàn)，如果P值小于0.05，則認(rèn)為變量有意義。然后我們直接看參數(shù)估計(jì)表。假設(shè)我們的因變量有n類，參數(shù)估計(jì)表會給出n-1組的截距，變量1和變量2。我們我們用Zm來表示Exp(常數(shù)m am1*變量1 am2*變量2。。。)，則M級情況發(fā)生的概率為Zn/1Z2Z3...Zn(如果我們把第一個類作為參考類，我們就贏了 t有任何關(guān)于第一類的參數(shù)，那么第一類就默認(rèn)為1，也就是說Z1為1)。有序回歸(累積logistic回歸):選擇菜單分析-回歸-有序打開主面板。因變量、因子、協(xié)變量如何選擇就不贅述了?！斑x項(xiàng)”對話框?yàn)槟J(rèn)值。打開輸出對話框，勾選擬合統(tǒng)計(jì)、匯總統(tǒng)計(jì)、參數(shù)估計(jì)、平行線檢驗(yàn)、估計(jì)響應(yīng)概率、實(shí)際類別概率、OK、位置對話框，與上述模型對話框類似，不再贅述。當(dāng)然可以。結(jié)果其中一個獨(dú)特的表格是平行線檢查表。如果本表的p值小于0.05，則認(rèn)為不同類別的斜率不同。另外，從參數(shù)估計(jì)表中得到的參數(shù)也是不同的。假設(shè)我們的因變量有四個水平，有兩個自變量，參數(shù)估計(jì)表會給出三個閾值a1，a2，a3(即截距)和兩個自變量的參數(shù)M，N。計(jì)算方程時，先計(jì)算三個鏈接值，即Link1a1 m*x1 n*x2，Link2a2 m*x1 n*x2，Link3a3 m*x1 n*x2(只是截距不同)。獲得鏈接值p11/(1exp (link1))、p1p21/(1exp (link2))、p1p2之后。物流與運(yùn)輸。;這里的回歸基本結(jié)束了。大家一定要把公式背下來，搞混了就不好了。希望能幫到你。