回归分析结果解读例子
@褚梁1359：spss 一元回归分析结果解读
杨露18468204296…… 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.
@褚梁1359：请教spss回归分析结果解读 -
杨露18468204296…… 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.
@褚梁1359：关于SPSS回归结果分析 -
杨露18468204296…… 一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上. 二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显著的影响.而总经理持股量则不显著.因为sig值大于0.05. 之所以,模型不好,是因为你忽略了重要的影响因素. 但如果你只关注这两个自变量对因变量的影响,那么,结论已经出来了.目的达到了,所以,也说得过去. 希望对你有帮助,统计人刘得意
@褚梁1359：spss 线性回归分析结果怎么看? -
杨露18468204296…… 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
@褚梁1359：SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
杨露18468204296…… SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
@褚梁1359：如何解读logistic回归分析 -
杨露18468204296…… logistic回归主要用于危险因素探索.因变量y为二分类或多分类变量,自变量既可以为分类变量,也可以为连续变量.回归分析预测法,是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,并将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系,因此,回归分析预测法是一种重要的市场预测方法,当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时,如果能将影响市场预测对象的主要因素找到,并且能够取得其数量资料,就可以采用回归分析预测法进行预测.它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法.
@褚梁1359：logistic回归分析结果怎么看 -
杨露18468204296…… 求logistic回归分析的思路及2113spss分析结果解释,单因素与多因素logistic回归分析,到底是什么关系,spss分析中,怎样才是单因素分析,怎样才是多因5261素分析? logistic 回归一般步骤: 一:变量编码, 二:哑变4102量的设置,涉及如何设计哑变量 三:各个自变量的单因素分析,主要检查有无共线性和交互作用 四:变量的筛选,若有共线性的话,只有一个1653变量能进入方程 五:交互作用的引入,分析有无此必要,主要看引入后方程是不是更加好 六:建立回多个模型 七:选择最优模型,主要看R平方校正值,越大答越好 八:模型应用条件的评价 九:输出结果的解释 网上查找到的资料 请采纳~
@褚梁1359：相关因素logistic回归分析结果怎么看 -
杨露18468204296…… logistic回归与多重线性回归一样,在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型.并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归,有些条件仍然是需要考虑的.首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什...
@褚梁1359：Logistic回归分析结果如何分析 -
杨露18468204296…… 不一定!这取决于因变量的编码,情况十分复杂: 假如,因变量编码为1时代表无病,2代表有病,那么偏回归系数为负就说明是保护性因素;如果编码为1时代表有病,2代表无病,那么偏回归系数为负就说明是危险因素,正好与前面的说法相...
@褚梁1359：spss多元回归分析结果分析 -
杨露18468204296…… 结果不可用. 关于一个回归模型是否可用的标准主要看你的第二个表 就是模型整体的方差分析表,这个表示用来检验模型是否显著的,所以从你的表中可以看出,整个模型的显著性sig=0.194 是很明显的大于0.05的,说明你这个模型根本就不显著,模型无效.这种情况下,其他的表格都没有意义了. 从你的数据来看,你的数据都是属于增长率的数据,而不是绝对值数据,所以我建议你采用其他的非线性模型试一下.或者将数据进行一下转换,再进行回归看效果,这个需要一个尝试的过程
杨露18468204296…… 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.
@褚梁1359：请教spss回归分析结果解读 -
杨露18468204296…… 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.
@褚梁1359：关于SPSS回归结果分析 -
杨露18468204296…… 一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上. 二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显著的影响.而总经理持股量则不显著.因为sig值大于0.05. 之所以,模型不好,是因为你忽略了重要的影响因素. 但如果你只关注这两个自变量对因变量的影响,那么,结论已经出来了.目的达到了,所以,也说得过去. 希望对你有帮助,统计人刘得意
@褚梁1359：spss 线性回归分析结果怎么看? -
杨露18468204296…… 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
@褚梁1359：SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
杨露18468204296…… SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
@褚梁1359：如何解读logistic回归分析 -
杨露18468204296…… logistic回归主要用于危险因素探索.因变量y为二分类或多分类变量,自变量既可以为分类变量,也可以为连续变量.回归分析预测法,是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,并将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系,因此,回归分析预测法是一种重要的市场预测方法,当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时,如果能将影响市场预测对象的主要因素找到,并且能够取得其数量资料,就可以采用回归分析预测法进行预测.它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法.
@褚梁1359：logistic回归分析结果怎么看 -
杨露18468204296…… 求logistic回归分析的思路及2113spss分析结果解释,单因素与多因素logistic回归分析,到底是什么关系,spss分析中,怎样才是单因素分析,怎样才是多因5261素分析? logistic 回归一般步骤: 一:变量编码, 二:哑变4102量的设置,涉及如何设计哑变量 三:各个自变量的单因素分析,主要检查有无共线性和交互作用 四:变量的筛选,若有共线性的话,只有一个1653变量能进入方程 五:交互作用的引入,分析有无此必要,主要看引入后方程是不是更加好 六:建立回多个模型 七:选择最优模型,主要看R平方校正值,越大答越好 八:模型应用条件的评价 九:输出结果的解释 网上查找到的资料 请采纳~
@褚梁1359：相关因素logistic回归分析结果怎么看 -
杨露18468204296…… logistic回归与多重线性回归一样,在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型.并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归,有些条件仍然是需要考虑的.首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什...
@褚梁1359：Logistic回归分析结果如何分析 -
杨露18468204296…… 不一定!这取决于因变量的编码,情况十分复杂: 假如,因变量编码为1时代表无病,2代表有病,那么偏回归系数为负就说明是保护性因素;如果编码为1时代表有病,2代表无病,那么偏回归系数为负就说明是危险因素,正好与前面的说法相...
@褚梁1359：spss多元回归分析结果分析 -
杨露18468204296…… 结果不可用. 关于一个回归模型是否可用的标准主要看你的第二个表 就是模型整体的方差分析表,这个表示用来检验模型是否显著的,所以从你的表中可以看出,整个模型的显著性sig=0.194 是很明显的大于0.05的,说明你这个模型根本就不显著,模型无效.这种情况下,其他的表格都没有意义了. 从你的数据来看,你的数据都是属于增长率的数据,而不是绝对值数据,所以我建议你采用其他的非线性模型试一下.或者将数据进行一下转换,再进行回归看效果,这个需要一个尝试的过程
