spss非线性回归分析,anova表无残差项，不能显示相关系数，怎么解决？
SPSS软的一个smaple t检验因素方差测试这两不适用于你的数据应该先使用密导热系数散点图检查之间的关系（线性或非线性关系）的存在的可能性，如果有是密度和传热系数之间存在一定的线性关系，可以用SPSS来看看它们之间的相关性是关系到数字的强度：
二元...后
相关分析完成后，你仍然需要检查散点图，看不出有什么异常值或极端值？扭曲你的相关系数 。如果您怀疑异常值或极端值？可能会扭曲你的相关系数，则需要使用SPSS线性回归检验库克的距离和杠杆值，数据点对于那些较大的Cook距离以及杠杆值？可他们考虑重新之前删除 - 分析 。
如果散点图显示了可能存在的非线性关系，你先检查，看看是否有没有公式专业书籍在这方面，如果是的话，你可以看看非线性回归采用SPSS之间它们多少是有关的强度;如果没有公式，这个问题比较复杂，可以考虑请专业的专家的帮助 。
如果散点图显示的密度和传热系数之间的相关性不强，你能相信这两者之间没有任何关系 。
从我的答案，你可以看到，散点图的结果是非常重要的，有种你的问题，这是没有统计模型无法替代的 。
spss Pearson Correlation(相关系数分析）anova差异性 求救啊 。。。
没有：
IPO_underpricing_rate和Inmcv的相数0.184，P值为0.945.
相关系数的范围是-11，绝对值向1，相关性越强，与此同时，P值也会越小 。如果P值小于0.05的时候，相关系数就有意义了 。
下面那个指标同理 。

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