多元回归分析结果解读
@狄弦1700：我想请教各位如何解释这个多元回归分析的结果.求指导!不胜感激! -
墨面18266363365…… ANOVA分析是去分析所有自变量对于因变量是否有预测作用的显著性检验,而R方是所有自变量对因变量变异的解释力大小,可以看做是一种效果量检验.你的ANOVA检验显著性只是0.05水平显著,但还是显著了,如果你的样本有代表性的话,这很可能就表明你的自变量有一定预测力,但预测能力不强.调整后的R方只有0.085,从侧面印证了这种推测,另外单独看你的三个自变量,也没有达到显著,也说明预测能力不算很强. ANOVA那个分析和回归分析由于不是一样的统计方法,所以出现这样的结果也属正常 看结果主要还是要看单独每个自变量的预测效果,所以你这个结果不大理想.可以整理一下数据之后再重新做过,比如去除掉无效问卷以及信效度不好的题目.
@狄弦1700：spss多元线性回归分析的结果怎么看 -
墨面18266363365…… 多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性,如果没有共线性,然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系,这些之后才可以做多元线性回归 所以只看你现在的结果,的确只有x5才有意义, 所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断,这样的结果是否正确,如果不正确需要重新进行
@狄弦1700：excel 多元回归结果怎么看 -
墨面18266363365…… 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:
@狄弦1700：多元回归曲线方程结果如何分析?P值大于0.05 小于0.05 分别说明什么? - 作业帮
墨面18266363365…… [答案] p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源 想要更多的了解,建议你参照Minitab软件
@狄弦1700：请教spss回归分析结果解读 -
墨面18266363365…… 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.
@狄弦1700：spss多元回归分析结果分析 -
墨面18266363365…… 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
@狄弦1700：运用SPSS多元线性回归分析得到下面结果,该怎么分析? -
墨面18266363365…… 看回归系数对应的 sig值,若小于0.05,说明 该自变量对因变量具有显著营销,反之没有影响
@狄弦1700：面的多元回归分析结果我怎么解释 -
墨面18266363365…… 表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十. 很高了.表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0.000,说明在0.01的水平上你的模型显著回归,.
@狄弦1700：spss 线性回归分析结果怎么看? -
墨面18266363365…… 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
@狄弦1700：SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
墨面18266363365…… 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...
墨面18266363365…… ANOVA分析是去分析所有自变量对于因变量是否有预测作用的显著性检验,而R方是所有自变量对因变量变异的解释力大小,可以看做是一种效果量检验.你的ANOVA检验显著性只是0.05水平显著,但还是显著了,如果你的样本有代表性的话,这很可能就表明你的自变量有一定预测力,但预测能力不强.调整后的R方只有0.085,从侧面印证了这种推测,另外单独看你的三个自变量,也没有达到显著,也说明预测能力不算很强. ANOVA那个分析和回归分析由于不是一样的统计方法,所以出现这样的结果也属正常 看结果主要还是要看单独每个自变量的预测效果,所以你这个结果不大理想.可以整理一下数据之后再重新做过,比如去除掉无效问卷以及信效度不好的题目.
@狄弦1700：spss多元线性回归分析的结果怎么看 -
墨面18266363365…… 多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性,如果没有共线性,然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系,这些之后才可以做多元线性回归 所以只看你现在的结果,的确只有x5才有意义, 所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断,这样的结果是否正确,如果不正确需要重新进行
@狄弦1700：excel 多元回归结果怎么看 -
墨面18266363365…… 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:
@狄弦1700：多元回归曲线方程结果如何分析?P值大于0.05 小于0.05 分别说明什么? - 作业帮
墨面18266363365…… [答案] p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源 想要更多的了解,建议你参照Minitab软件
@狄弦1700：请教spss回归分析结果解读 -
墨面18266363365…… 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.
@狄弦1700：spss多元回归分析结果分析 -
墨面18266363365…… 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
@狄弦1700：运用SPSS多元线性回归分析得到下面结果,该怎么分析? -
墨面18266363365…… 看回归系数对应的 sig值,若小于0.05,说明 该自变量对因变量具有显著营销,反之没有影响
@狄弦1700：面的多元回归分析结果我怎么解释 -
墨面18266363365…… 表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十. 很高了.表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0.000,说明在0.01的水平上你的模型显著回归,.
@狄弦1700：spss 线性回归分析结果怎么看? -
墨面18266363365…… 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
@狄弦1700：SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
墨面18266363365…… 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...
