回归分析怎么看
@贝奔1299：回归分析(统计分析方法) - 搜狗百科
花湛19266519674…… [答案] 首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差.T值...
@贝奔1299：spss回归分析结果图,所有的分都在这里了~特别是显著性、拟合度之类的,要怎么看? - 作业帮
花湛19266519674…… [答案] R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和(方差分析表中的0.244)占总平方和(方差分析表中的0.256)的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高,尤其是在这么大的样本量(1017对数据点)...
@贝奔1299：stata回归结果怎么看 -
花湛19266519674…… reg只提供回归分析,在出的结果里每个变量后面都有P值,P=0代表显著,P=0.01以下是1%显著水平显著,0.05是5%,0.1是10%,如要要T值可以ttest A之类的. reg y x1 x2 xn test x1=x2=xn=0 关键看三个地方,一个是判定系数R方,本图中,...
@贝奔1299：excel 多元回归结果怎么看 -
花湛19266519674…… 多元回归的分析流程和一元回归的流程基本一致,原理也大致相同. 1、在建立回归方程后,先要进行统计分析; 2、考察建立的模型是否效果显著,记录回归效果的度量结果; 3、考察各个自变量效应是否都显著,然后进行残差分析. 4、这些分析的结果归纳起来,就是综合考虑并判断: (1)模型与数据拟合得则么样? (2)是否模型还有改进的余地? 5、修改模型后,要再次进行回归分析; 6、模型满意之后,还要再考虑数据中是否有与模型有较大偏差的点(异常点或强影响点). 7、如果有这些点,需要考虑如何处置,通常需要重新检查这些点的来源和有效性. 以下是针对EXCEL提供的多元回归分析的结果的说明演示:
@贝奔1299：spss 线性回归分析结果怎么看? -
花湛19266519674…… Model Summary 是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好. ANOVA是方差分析,然后F检验 Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数
@贝奔1299：请教spss回归分析结果解读 -
花湛19266519674…… 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.
@贝奔1299：急!!spss回归分析:怎样看数据是否可以做线性回归分析,又怎么看回归分析的结果. -
花湛19266519674…… 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. 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,看R方和...
@贝奔1299：如何分析回归模型的拟合度和显著性 -
花湛19266519674…… 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,...
@贝奔1299：回归分析p值怎么看 -
花湛19266519674…… P值是 拒绝原假设的值 回归系数b的检验 是 t检验 当P<α值 即回归系数显著 拒绝原假设 回归模型检验 是检验模型是否合适 通过F检验 当F检验P<α 则模型显著 即反映的总体回归 通过这两种检验 而且符合经济自然规律后的模型可预测
花湛19266519674…… [答案] 首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差.T值...
@贝奔1299：spss回归分析结果图,所有的分都在这里了~特别是显著性、拟合度之类的,要怎么看? - 作业帮
花湛19266519674…… [答案] R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和(方差分析表中的0.244)占总平方和(方差分析表中的0.256)的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高,尤其是在这么大的样本量(1017对数据点)...
@贝奔1299：stata回归结果怎么看 -
花湛19266519674…… reg只提供回归分析,在出的结果里每个变量后面都有P值,P=0代表显著,P=0.01以下是1%显著水平显著,0.05是5%,0.1是10%,如要要T值可以ttest A之类的. reg y x1 x2 xn test x1=x2=xn=0 关键看三个地方,一个是判定系数R方,本图中,...
@贝奔1299：excel 多元回归结果怎么看 -
花湛19266519674…… 多元回归的分析流程和一元回归的流程基本一致,原理也大致相同. 1、在建立回归方程后,先要进行统计分析; 2、考察建立的模型是否效果显著,记录回归效果的度量结果; 3、考察各个自变量效应是否都显著,然后进行残差分析. 4、这些分析的结果归纳起来,就是综合考虑并判断: (1)模型与数据拟合得则么样? (2)是否模型还有改进的余地? 5、修改模型后,要再次进行回归分析; 6、模型满意之后,还要再考虑数据中是否有与模型有较大偏差的点(异常点或强影响点). 7、如果有这些点,需要考虑如何处置,通常需要重新检查这些点的来源和有效性. 以下是针对EXCEL提供的多元回归分析的结果的说明演示:
@贝奔1299：spss 线性回归分析结果怎么看? -
花湛19266519674…… Model Summary 是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好. ANOVA是方差分析,然后F检验 Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数
@贝奔1299：请教spss回归分析结果解读 -
花湛19266519674…… 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.
@贝奔1299：急!!spss回归分析:怎样看数据是否可以做线性回归分析,又怎么看回归分析的结果. -
花湛19266519674…… 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. 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,看R方和...
@贝奔1299：如何分析回归模型的拟合度和显著性 -
花湛19266519674…… 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,...
@贝奔1299：回归分析p值怎么看 -
花湛19266519674…… P值是 拒绝原假设的值 回归系数b的检验 是 t检验 当P<α值 即回归系数显著 拒绝原假设 回归模型检验 是检验模型是否合适 通过F检验 当F检验P<α 则模型显著 即反映的总体回归 通过这两种检验 而且符合经济自然规律后的模型可预测
