回归分析输出结果解读
@皮胞5517：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
巢亮17549976744…… [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)...
@皮胞5517：SPSS中回归分析结果解释,不懂怎么看 - 作业帮
巢亮17549976744…… [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...
@皮胞5517：请教spss回归分析结果解读 -
巢亮17549976744…… 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.
@皮胞5517：spss 一元回归分析结果解读
巢亮17549976744…… 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.
@皮胞5517：spss 线性回归分析结果怎么看? -
巢亮17549976744…… 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
@皮胞5517：logistic回归分析结果怎么看 -
巢亮17549976744…… 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~
@皮胞5517：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. -
巢亮17549976744…… 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...
@皮胞5517：求助Stata多元Logit回归分析结果解释 -
巢亮17549976744…… 因为你的q1有三个值,分别是1,2,3,回归结果就有三行数据.其中,在结果数据中,q1=2的情况最多,所以是基准输出,表中系数回归的结果,是相对于q=2进行比较的数据,值为正表示可能性比q=2大,反之表示可能性比之小.所以你的结果中有三行数据.希望帮到你.
@皮胞5517：我这个eviews的回归结果如何分析? - 作业帮
巢亮17549976744…… [答案] 看来学这个不少啊,表上面的不用解释了吧,因变量、最小二乘法、样本数和观测值. C代表常数项,下面两个是自变量.后面一栏是系数,然后是标准误和T统计量,从最后一栏的P值可以看出各自变量都对因变量有显著影响. 下面R²是模型拟合度指...
@皮胞5517：SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
巢亮17549976744…… 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...
巢亮17549976744…… [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)...
@皮胞5517：SPSS中回归分析结果解释,不懂怎么看 - 作业帮
巢亮17549976744…… [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...
@皮胞5517：请教spss回归分析结果解读 -
巢亮17549976744…… 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.
@皮胞5517：spss 一元回归分析结果解读
巢亮17549976744…… 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.
@皮胞5517：spss 线性回归分析结果怎么看? -
巢亮17549976744…… 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
@皮胞5517：logistic回归分析结果怎么看 -
巢亮17549976744…… 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~
@皮胞5517：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. -
巢亮17549976744…… 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...
@皮胞5517：求助Stata多元Logit回归分析结果解释 -
巢亮17549976744…… 因为你的q1有三个值,分别是1,2,3,回归结果就有三行数据.其中,在结果数据中,q1=2的情况最多,所以是基准输出,表中系数回归的结果,是相对于q=2进行比较的数据,值为正表示可能性比q=2大,反之表示可能性比之小.所以你的结果中有三行数据.希望帮到你.
@皮胞5517：我这个eviews的回归结果如何分析? - 作业帮
巢亮17549976744…… [答案] 看来学这个不少啊,表上面的不用解释了吧,因变量、最小二乘法、样本数和观测值. C代表常数项,下面两个是自变量.后面一栏是系数,然后是标准误和T统计量,从最后一栏的P值可以看出各自变量都对因变量有显著影响. 下面R²是模型拟合度指...
@皮胞5517：SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
巢亮17549976744…… 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...
