去中心的交互項
『壹』 如何做SPSS的調節效應
做SPSS的調節效應方法：
用回歸，回歸也有兩種方法來檢驗調節效應，看下面的兩個方程，y是因變數，x是自變數，m是調節變數，mx是調節變數和自變數的交互項，系數是a b c c'。檢驗兩個方程的R方該變數，如果該變數顯著，說明調節作用顯著，也可以直接檢驗c'的顯著性，如果顯著也可以說明調節作用。
『貳』 matlab交互項x1x2，怎麼寫到程序中去
變數，x1：內生變數，工具變數為z，x1*x2：交互項 y=c+b1*x1+b2*x1*x2+控制變數 國外的那位作者在論文中提到，由於這種情況下有x1和x1*x2兩個內生變數，因此要分別對這兩個內生變數進行2sls回歸。
『叄』 統計數學，covariance和correlation的區別，在金融里的意義是什麼
我不知道你想問什麼。。問題太大。給你舉些COV和COR的應用吧- -
比如時間序列里（比如高頻或者超頻時間序列在金融里應用蠻廣的），COR的pattern可以反映序列的模型。而在financial econometrics裡面基本分析都是針對VAR-COV MATRIC進行的。
因為CORR算是比較直觀的一種線性相關性的度量，但是CORR也因此容易失去一些COV本來的特性，比如時間序列里平穩性就不能用CORR來決定。。。『肆』 如果a對c顯著 b對c不顯著 那麼還有必要建立交互項嗎
調節效應應該檢驗交互因子的系數，這個系數顯著，就可以說明調節效應了。你的這個模型找到文獻支持可以成立的excluded variables(已排除的變數)你應該是第一張放兩個變數，第二張放3個變數，選擇的回歸方法是enter(進入)。但是spss不是按照你的順序去放變數，而是把你所選的所有變數都加到模型裡面去，在進行第一個回歸的時候把多出來的變數排除，所以會有這個表格出現。如果不想出現這個表格，你就分兩次做回歸，第一次放中心D中心H，出了結果再放中心D中心H D乘H，分兩次做就不會有了。
『伍』 stata回歸中怎麼添加交互項
調節效應應該檢驗交互因子的系數，這個系數顯著，就可以說明調節效應了。你的這個模型找到文獻支持可以成立的
excluded variables(已排除的變數)
你應該是第一張放兩個變數，第二張放3個變數，選擇的回歸方法是enter(進入)。但是spss不是按照你的順序去放變數，而是把你所選的所有變數都加到模型裡面去，在進行第一個回歸的時候把多出來的變數排除，所以會有這個表格出現。如果不想出現這個表格，你就分兩次做回歸，第一次放中心D中心H，出了結果再放中心D中心H D乘H，分兩次做就不會有了。『陸』 交互項中心化問題求助
假設對A進行中心化得到CA，當CA為負，表示該值小於均值，當CA為正，表示該值大於均值。簡言之，負值也是有意義的。
『柒』 數據，交互變數一定要去中心化嗎
不一定，中心化處理只不過是為了方便解釋而已，並不影響各項回歸系數。（南心網 調節效應中心化處理）
『捌』 求大神SPSS幫忙看一下，這個分層回歸分析後的結果是什麼狀況啊！
分層回歸通常用於中介作用或者調節作用研究中。
分析時通常第一層放入基本個人信息題項或控制變數; 第二層放入核心研究項。使用SPSSAU在線spss分析結果顯示如下：
R²：模型的解釋力度
F 值：用於判斷模型是否有意義，如果對應P值小於0.05說明模型有意義
△R²：模型變化時，R²值的變化情況
△F 值：模型變化時，F值的變化(該值不是直接F值相減)，如果對應P值小於0.05則說明模型變化有意義，具體可通過△R²查看模型解釋力度變化情況，以及查看新增加的自變數的顯著性情況。具體分析可結果智能文字分析，進行解讀。
『玖』 怎麼進行去中心化處理
根據侯傑泰的話：所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。
對於你的問題，應是每個測量值減去均值。
