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有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是...
似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。
Fisher是精确概率检验，只在四格表中使用。
打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。交叉表（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。
从表的备注a中看到最小期望值都是超过5，所以，只要看第一行的皮尔逊卡方和它的sig值就可以。所以说明卡方检验显著，交叉表的两个变量之间有显著的相关性。
ASYMP.sig就是我们常说的P值，一般来说，只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异，P值大于0.05就没有显著差异。分析结果：χ2值与P值，依次看“Chi-Square Tests”表的第1行，第1列和第3列。
在spss中准备好数据，然后在菜单栏上执行：analyse--regression--2stages least squares。打开二阶对话框，如图所示，将自变量和因变量放入各自的对话框，这里和简单线性回归十一样的。
贝叶斯判别分析和朴素贝叶斯分类时一样的吗
1、贝叶斯原理、贝叶斯分类和朴素贝叶斯这三者之间是有区别的。
2、当这个条件成立时，朴素贝叶斯的判别正确率很高，但不幸的是，在现实中各个特征属性间往往并非独立，而是具有较强相关性的，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。
3、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。
4、在许多场合，朴素贝叶斯（Nave Bayes，NB）分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
广义线性模型拟合优度似然比怎么看结果
首先似然比统计量是在进行两个互斥的假设之间“比较”的。其次p值是衡量在零假设下观察到的结果或更极端结果的概率。最后p值小于显著性水平，可以拒绝零假设。
第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。
拟合度指标RNew=1-（Q/∑y^2）^（1/2）。拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R。R最大值为1。
首先，计算统计量的观测值，SPSS直接输出。其次，查表，根据自由度和α找到临界值。最后，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。
均方根误差（RMSE）：均方根误差是MSE的平方根。RMSE的值越小，表示模型的预测精度越高。残差分析：残差是指实际值与预测值之间的差。通过分析残差，我们可以了解模型的拟合效果是否良好。
似然比点状图怎么看
1、无明显关系，散点比较散乱。线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新制作散点图确认。
2、三角坐标图的读图方法如下：沿着三个坐标轴数值，从小到大的方向画出三个箭头，方向不要搞错。画平行线即可。分别画出与上述三个箭头平行且延伸方向一致的三条斜线。
3、扇形统计图，扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中，可以清楚的看到占比率。折线统计图，折线统计图一般用在变化规律上，可以清楚的看到数据变化规律。
4、宝塔线也叫宝塔线指标，又称为TOWER（TWR）指标，是一种注重股价分析的中长期技术分析工具。
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