一张图看懂回归分析
@晁峡1330：请教spss回归分析结果解读 -
喻志19299394076…… 首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05,如果小于0.05,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于0.05,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了. 其次,在回归模型显著的基础上,看调整的R方,是模型拟合度的好坏,越接近1,说明拟合效果越好.这个在一般做论文中,不需要管它的高低,因为论文重在研究方法和思路的严谨性,导师不会追究你的结果是对是错,你的数据本身就不一定有质量,所以无所谓,不必在意. 第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于0.05,说明该自变量对因变量有显著预测作用,反之没有作用.
@晁峡1330：SPSS一元以及二元回归分析结果的具体解读?第一张图片是一元回归,第二三张是多元的,可能有点不清楚 -
喻志19299394076…… 多元回归分析和简单回归分析 的结果解读一模一样,有一定的顺序 首先看结果中的anova这个表格,如果这个里面的sig显著性大于0.05,说明你的回归模型不显著,其他的所有表格都没有意义了; 如果这个表的显著性 第二 在第一步的表格有意...
@晁峡1330：面板数据回归分析结果看不懂!! -
喻志19299394076…… 我给你解读一份stata的回归表格吧,应该有标准表格的所有内容了,因为你没有给范例,……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格,它们是类似的. X变量:教育年限 Y变量:儿女数目 各个系数的含义: 左上列: Model SS是指...
@晁峡1330：如何分析回归模型的拟合度和显著性 -
喻志19299394076…… 模型的拟合度是用R和R方来表示的,一般大于0.4就可以了;自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的,如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著,小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了.如果没有给出系数表,...
@晁峡1330：方差分析和回归分析 -
喻志19299394076…… 从资料类型来看方差分析和回归分析总体上都属于一个类别,一般线性模型(general linear model,GLM).而回归分析主要是看自变量对因变量的影响,一般都以组别的形式出现. 回归分析的因变量是连续型资料,自变量既可以是分类资料,也可以是连续型资料,也可以两种资料都有. 从目的来看,大多数方差分析的目的都是比较组间差异,如血压是否随年龄而变化等. 是否可以解决您的问题,比如3组人群的身高是都有差异等,或因变量是否随着自变量的变化而变化,方差分析的因变量是连续型资料,自变量是分类变量
@晁峡1330：如何通俗易懂地解释支持向量回归 -
喻志19299394076…… 超级通俗的解释: 支持向量机是用来解决分类问题的. 先考虑最简单的情况,豌豆和米粒,用晒子很快可以分开,小颗粒漏下去,大颗粒保留. 用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D,就判定为豌豆,小于某个值就是米粒. d>D, 豌豆 d...
@晁峡1330：spss回归分析结果图,帮忙看一下,麻烦详细地解释解释 -
喻志19299394076…… 这是回归分析的结果,主要是看R平方值,回归系数的显著性值等.内容相对还是比较多,可以使用网页在线版本SPSSAU进行回归分析,拖拽点下就出来结果了,以及里面有智能文字分析结果,直接看就会明白所有的指标数字意义.
@晁峡1330：SAS线性回归结果中的方差分析怎么看?这张图里面的SST、SSR、SSE怎么看? -
喻志19299394076…… 误差看平方和一列,模型一行是组间、误差一行是组内,合计是总体误差 SST=278.9475 SSR=183.24469 SSE=95.70281
@晁峡1330：请教SPSS进行一元线性回归分析的一般步骤 -
喻志19299394076…… 一个自变量 一个因变量 如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归.这个是前提,现在很多人都忽略这一点 直接使用的. 至于判断线性方程 拟合的好坏...
@晁峡1330：spss一元线性回归分析t检验,图出来了但看不懂 -
喻志19299394076…… 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.
喻志19299394076…… 首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05,如果小于0.05,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于0.05,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了. 其次,在回归模型显著的基础上,看调整的R方,是模型拟合度的好坏,越接近1,说明拟合效果越好.这个在一般做论文中,不需要管它的高低,因为论文重在研究方法和思路的严谨性,导师不会追究你的结果是对是错,你的数据本身就不一定有质量,所以无所谓,不必在意. 第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于0.05,说明该自变量对因变量有显著预测作用,反之没有作用.
@晁峡1330：SPSS一元以及二元回归分析结果的具体解读?第一张图片是一元回归,第二三张是多元的,可能有点不清楚 -
喻志19299394076…… 多元回归分析和简单回归分析 的结果解读一模一样,有一定的顺序 首先看结果中的anova这个表格,如果这个里面的sig显著性大于0.05,说明你的回归模型不显著,其他的所有表格都没有意义了; 如果这个表的显著性 第二 在第一步的表格有意...
@晁峡1330：面板数据回归分析结果看不懂!! -
喻志19299394076…… 我给你解读一份stata的回归表格吧,应该有标准表格的所有内容了,因为你没有给范例,……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格,它们是类似的. X变量:教育年限 Y变量:儿女数目 各个系数的含义: 左上列: Model SS是指...
@晁峡1330：如何分析回归模型的拟合度和显著性 -
喻志19299394076…… 模型的拟合度是用R和R方来表示的,一般大于0.4就可以了;自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的,如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著,小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了.如果没有给出系数表,...
@晁峡1330：方差分析和回归分析 -
喻志19299394076…… 从资料类型来看方差分析和回归分析总体上都属于一个类别,一般线性模型(general linear model,GLM).而回归分析主要是看自变量对因变量的影响,一般都以组别的形式出现. 回归分析的因变量是连续型资料,自变量既可以是分类资料,也可以是连续型资料,也可以两种资料都有. 从目的来看,大多数方差分析的目的都是比较组间差异,如血压是否随年龄而变化等. 是否可以解决您的问题,比如3组人群的身高是都有差异等,或因变量是否随着自变量的变化而变化,方差分析的因变量是连续型资料,自变量是分类变量
@晁峡1330：如何通俗易懂地解释支持向量回归 -
喻志19299394076…… 超级通俗的解释: 支持向量机是用来解决分类问题的. 先考虑最简单的情况,豌豆和米粒,用晒子很快可以分开,小颗粒漏下去,大颗粒保留. 用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D,就判定为豌豆,小于某个值就是米粒. d>D, 豌豆 d...
@晁峡1330：spss回归分析结果图,帮忙看一下,麻烦详细地解释解释 -
喻志19299394076…… 这是回归分析的结果,主要是看R平方值,回归系数的显著性值等.内容相对还是比较多,可以使用网页在线版本SPSSAU进行回归分析,拖拽点下就出来结果了,以及里面有智能文字分析结果,直接看就会明白所有的指标数字意义.
@晁峡1330：SAS线性回归结果中的方差分析怎么看?这张图里面的SST、SSR、SSE怎么看? -
喻志19299394076…… 误差看平方和一列,模型一行是组间、误差一行是组内,合计是总体误差 SST=278.9475 SSR=183.24469 SSE=95.70281
@晁峡1330：请教SPSS进行一元线性回归分析的一般步骤 -
喻志19299394076…… 一个自变量 一个因变量 如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归.这个是前提,现在很多人都忽略这一点 直接使用的. 至于判断线性方程 拟合的好坏...
@晁峡1330：spss一元线性回归分析t检验,图出来了但看不懂 -
喻志19299394076…… 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.
