一元回归模型spss
@堵转4549：如何使用SPSS进行一元回归分析 -
养菁18880667231…… 多元线性回归1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框.2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量.3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法.4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量.虚拟变量ABCD四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响.5.选项里面至少选择95%CI.点击ok.统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
@堵转4549：请教SPSS进行一元线性回归分析的一般步骤 -
养菁18880667231…… Anova(b)表中的sig项对应的数值为显著性水平,你的为0.007,通过了99%检验 非标准化系数中的B为系数 你的拟合式为:销售量=309.528+4.068*广告费,通过了99%信度检验
@堵转4549：如何用spss做一元线性回归模型,并对模型进行显著性检验,最后进行区间预测 -
养菁18880667231…… 不知道你要怎样比较预测值和真实值,比如计算一下残差值,或者计算一下均方误差之类? 在Linear Regression对话框,点Save按钮,会出现Linear Regression: Save对话框,在Predicted Values(预测值)和Residuals(残差)栏都选...
@堵转4549：spss 一元回归分析结果解读 -
养菁18880667231…… R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断. R square就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值介于0和1之间,这个数值越大说明回归的越好,也就是散点越集中于回归线上.从你的结果来看,R2 = 0.058,说明回归的不好. Sig值是回归关系的显著性系数,当他<= 0.05的时候,说明回归关系具有统计学支持.如果它> 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持,应该换一个模型来进行回归. 其它的?不懂,我也不看他们. 总之,你的回归不好,建议换一个模型.
@堵转4549：spss一元线性回归分析t检验,图出来了但看不懂 -
养菁18880667231…… 0.629和3.077是对“常量”、“技术人员密度”两个参数的T检验的值,对应的概率分别是0.534和0.004,如果显著性水平是0.05的话,说明常量不显著,则一元线性回归分析中不应该含有常量.至于0.478是对“技术人员密度”系数的标准化,不用太在意此数字.
@堵转4549：spss一元线性回归模型的一些值的意义 -
养菁18880667231…… 第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计. 第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0.05则说明模型受误差因素干扰太大不能接受.R是复相关系数,表示观测值和模型描述值之间的线性相关系数,越大越好.R方通俗的说就是解释率,就是说你的自变量能够解释多少因变量的变化.具体到你这个就是模型不能接受,自变量解释了22.1%,剩下的只能用误差解释.
@堵转4549：求高手分析SPSS一元线性回归结果 -
养菁18880667231…… 从输出表看,这是个多元线性回归的分析结果啊! 第一列显示了有6个自变量(第一行是常数项),因变量是什么楼主没有显示出来. 第二列是分别是常数项与6个自变量的回归系数. 第三列是回归系数的标准误差. 第四列是标准化的回归系数,因为标准化了,所以没有常数项了. 第五列是对每个回归系数显著性检验的t值.通过与临界值对比可以判断哪些自变量是显著的. 第五列是各个自变量显著性P值,相比于第四列,看这个值做显著性检验更方便.这些值(常数项没必要考虑)都小于0.05,可以认为在0.05的显著水平下,这些自变量都是显著的. 另外,通过P值的大小,可以初步判断“interest”这个变量最显著,其次是GDP,也就是说,P值越小越显著.
@堵转4549：已求出一元线性回归方程,怎样在SPSS中进行预测? -
养菁18880667231…… 把只有自变量的数据 在原始数据最下方输入进去,但是没有因变量的 然后重新进行回归分析,在选项中选择 预测 标准化或非标准化值 就出来了
@堵转4549：如何用spss进行多元回归分析 -
养菁18880667231…… 多元回归分析跟简单一元回归分析是在一个对话框里面的. 首先确定出你的因变量,必须是连续性数值变量,而且回归分析一次只能一个因变量. 其次是自变量,可以同时将多个自变量纳入回归,这个就是多元回归,一个自变量就是简单回归 自变量可是分类自变量,也可以是连续性数值变量. 如果是超过两个分类的自变量,则需要事先设置虚拟变量,设置好后,全部一次性移入自变量对话框,其他的默认就可以出结果了
@堵转4549：spss 一元线性回归 -
养菁18880667231…… 相关分析表(Correlations)表明两个变量的线性相关性较强(r = 0.601)较显著(p = 0.000):提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归. Model summary表显示线性回归的决定系数Rsquare = 0.361,说明回归的不太好,一部分与...
养菁18880667231…… 多元线性回归1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框.2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量.3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法.4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量.虚拟变量ABCD四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响.5.选项里面至少选择95%CI.点击ok.统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
@堵转4549：请教SPSS进行一元线性回归分析的一般步骤 -
养菁18880667231…… Anova(b)表中的sig项对应的数值为显著性水平,你的为0.007,通过了99%检验 非标准化系数中的B为系数 你的拟合式为:销售量=309.528+4.068*广告费,通过了99%信度检验
@堵转4549：如何用spss做一元线性回归模型,并对模型进行显著性检验,最后进行区间预测 -
养菁18880667231…… 不知道你要怎样比较预测值和真实值,比如计算一下残差值,或者计算一下均方误差之类? 在Linear Regression对话框,点Save按钮,会出现Linear Regression: Save对话框,在Predicted Values(预测值)和Residuals(残差)栏都选...
@堵转4549：spss 一元回归分析结果解读 -
养菁18880667231…… R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断. R square就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值介于0和1之间,这个数值越大说明回归的越好,也就是散点越集中于回归线上.从你的结果来看,R2 = 0.058,说明回归的不好. Sig值是回归关系的显著性系数,当他<= 0.05的时候,说明回归关系具有统计学支持.如果它> 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持,应该换一个模型来进行回归. 其它的?不懂,我也不看他们. 总之,你的回归不好,建议换一个模型.
@堵转4549：spss一元线性回归分析t检验,图出来了但看不懂 -
养菁18880667231…… 0.629和3.077是对“常量”、“技术人员密度”两个参数的T检验的值,对应的概率分别是0.534和0.004,如果显著性水平是0.05的话,说明常量不显著,则一元线性回归分析中不应该含有常量.至于0.478是对“技术人员密度”系数的标准化,不用太在意此数字.
@堵转4549：spss一元线性回归模型的一些值的意义 -
养菁18880667231…… 第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计. 第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0.05则说明模型受误差因素干扰太大不能接受.R是复相关系数,表示观测值和模型描述值之间的线性相关系数,越大越好.R方通俗的说就是解释率,就是说你的自变量能够解释多少因变量的变化.具体到你这个就是模型不能接受,自变量解释了22.1%,剩下的只能用误差解释.
@堵转4549：求高手分析SPSS一元线性回归结果 -
养菁18880667231…… 从输出表看,这是个多元线性回归的分析结果啊! 第一列显示了有6个自变量(第一行是常数项),因变量是什么楼主没有显示出来. 第二列是分别是常数项与6个自变量的回归系数. 第三列是回归系数的标准误差. 第四列是标准化的回归系数,因为标准化了,所以没有常数项了. 第五列是对每个回归系数显著性检验的t值.通过与临界值对比可以判断哪些自变量是显著的. 第五列是各个自变量显著性P值,相比于第四列,看这个值做显著性检验更方便.这些值(常数项没必要考虑)都小于0.05,可以认为在0.05的显著水平下,这些自变量都是显著的. 另外,通过P值的大小,可以初步判断“interest”这个变量最显著,其次是GDP,也就是说,P值越小越显著.
@堵转4549：已求出一元线性回归方程,怎样在SPSS中进行预测? -
养菁18880667231…… 把只有自变量的数据 在原始数据最下方输入进去,但是没有因变量的 然后重新进行回归分析,在选项中选择 预测 标准化或非标准化值 就出来了
@堵转4549：如何用spss进行多元回归分析 -
养菁18880667231…… 多元回归分析跟简单一元回归分析是在一个对话框里面的. 首先确定出你的因变量,必须是连续性数值变量,而且回归分析一次只能一个因变量. 其次是自变量,可以同时将多个自变量纳入回归,这个就是多元回归,一个自变量就是简单回归 自变量可是分类自变量,也可以是连续性数值变量. 如果是超过两个分类的自变量,则需要事先设置虚拟变量,设置好后,全部一次性移入自变量对话框,其他的默认就可以出结果了
@堵转4549：spss 一元线性回归 -
养菁18880667231…… 相关分析表(Correlations)表明两个变量的线性相关性较强(r = 0.601)较显著(p = 0.000):提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归. Model summary表显示线性回归的决定系数Rsquare = 0.361,说明回归的不太好,一部分与...
