1楼：一纸青辞
根据事物的联系展现的哲学观点。
哲学的基本观点是：事物是联系的、版发展的、变化的。权真理一元性认为：真理只有一个，导致真理是孤立的、静止的、永恒的。这让真理一元性陷入形而上学的桎梏。
真理的一元性，在实践上导致认知错误
1.在近100年前，就有人认为：专利已经申请完了；
2.地心论自以为是地审判日心论；
3.有人忽悠真理在手：造成灾难，，，，，，真理认知应多元性，因此，真理认知应是变化的,在不同条件下，这几种答案都有可能是正确的，就是说我们是思维可以有多种选择，这就是我们讨论的真理的一元性、多元性、变化性。
2楼：夏天杨树
你问的这个问题是
复非常抽象和概制况的，你大概是想具体一点，这个比较难，因为这是哲学的命题，哲学一般都是高度概括和抽象总结的。
你可以把美国现在所谓的向全球推广其影响是一元性的，把美苏争霸时期看成是二元性的，把我国要求各个国家平等发展要求是多元性的。
在马哲中，马哲强调物质第一性，其他的都是附属的，其次的，也可以看成是一元性的。
你家你说了算，老婆孩子都听你的，不听就揍他们，这就是一元性，如果大家民主决策，就是多元性的。
这些词多用于哲学领域，不知道我说明白了没有？
spss 多元线性回归分析 帮忙分析一下下图，f、p、t、p和r方各代表什么？？谢谢~
3楼：蔷祀
f是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断f检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。
r方和调整的r方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的r方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。
t就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著。
扩展资料：
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度。
更简单地来说，同样工资收入，如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小，但是工资水平对消费的影响程度并没有变，所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能。
具体到这里来说，就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数。
spss for windows是一个组合式软件包，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。spss的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
spss统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程。
比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、logistic回归、probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。spss也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
4楼：匿名用户
先从最下面两行说起
f是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断f检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。
r方和调整的r方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的r方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。
t就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著
spss，5个自变量一元线性回归显著性都很高，可是作多元回归统计时显著性变得很低，怎么办 10
5楼：匿名用户
这是因来为这五个因素自虽然单独作用因
bai变量都很明显，但是du
将他们综合考察对因变量zhi的影响的dao时候，不同因素影响的大小不同，影响小的可能效果被影响大的掩盖了；另外多元回归的重点并非变量的综合对因变量的影响，而是不同变量对因变量的影响那一个最大，这时候考察的指标并非sig,而是标准化偏回归系数（bata),不同因素的（bata)值（绝对值）的大小决定那一个因素影响因子最大。
所以不必考虑干扰，如果你的数据是比较准确客观的就没有问题，就怕实验设计和操作不合理使得数据不健康，那就另当别论了。
6楼：匿名用户
简单想了一下，想到一种解释可能供参考：单个自变量间如果存在了很高的共线性问题，那回么即使你的答自变量个数再多，可能也就顶1个半的自变量。 所以先用b-球型检验 看看原始5个自变量的多重共线性是否显著。
在多元线性回归分析中,t检验与f检验有何不同?在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用? 20
7楼：字符很难显示
t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性，而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性。各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系，并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系。
在一般情形下,t检验与f检验的结果没有必然联系;但当解释变量之间两两不相关时,若所有解释变量的系数均通过t检验,那么回归方程也能通过f检验。
8楼：匿名用户
我还记得第二个问题的答案：等价
文化的多样性和文化的多元化有什么不同
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