标准回归系数大小说明
@况澜3980：标准回归系数 - 搜狗百科
堵雁18883979591…… 回归系数在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数. 回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,负回归系数表示y 随x 增大而减小. 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位. 标准回归系数消除了因变量y和自变量x1,x2,…xn所取单位的影响之后的回归系数,其绝对值的大小直接反映了xi对y的影响程度. 计算方法对数据标准化,即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差,计算得到的回归方程称为标准化回归方程,相应得回归系数为标准化回归系数.
@况澜3980：什么是回归系数Regression coefficient -
堵雁18883979591…… 回归系数 regression coefficient 在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数. 回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,负回归系数表示y 随x增大而减小. 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位.
@况澜3980：回归系数显著性比较 -
堵雁18883979591…… 比较的标准是与显著性平比较.一般显著性水平是给定的.常用的显著性水平有三种,0.1,0.05,0.01.spss中最喜欢的是0.05.在这个表中,显著性看sig那列,如果这列的值小于0.05,就代表系数显著,按照这个标准,你的结果里面没有一个是显著地!建议先做一下相关分析
@况澜3980：线性回归中有的有的自变量sig大于0.05怎么调整 -
堵雁18883979591…… 一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响 而要比较回归系数的大小 要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系数的大小
@况澜3980：如何比较两个回归方程间回归系数的大小 -
堵雁18883979591…… 用标准化的,因为标准化的变量单位是统一的,这种情况下比较每个自变量的回归系数才有意义,也才可以进行比较.而且标准化的回归系数表示的是自变量和因变量的相关,这样回归系数显得更有意义
@况澜3980：标准回归系数的问题★★★★★★★★★★★ -
堵雁18883979591…… 确实,beta coefficient就是标准回归系数,它是首先把各个自变量进行Z转换(数据值-数据平均值然后除以标准差)之后再进行回归,此时得出的回归系数称为标准化回归系数.Z转换可以把各个自变量的数级、量纲统一标准化,也就可以根据标准化回归系数的大小比较出各个自变量在回归方程中的效应大小.
@况澜3980：标准化回归系数Bata的大小与每一变量对因变量的贡献量R2的大小,不是一一对应的?这是为什么? -
堵雁18883979591…… ?不明白你的意思,一次回归方程只有一个r²啊,怎么会那么多r²,如果是有多个自变量和一个因变量的回归,本来就该只进行一次回归方程,将所有的自变量都纳入回归方程中,你拆开一个个进行本身就是不对的
@况澜3980：spss回归分析t、F值分别代表什么呀?
堵雁18883979591…… R方为决定系数,即拟合模型所能解释的因变量的变化百分比.例如,R方=0.810,说明拟合方程能解释因变量变化的81%,不能解释的19%.F是方差检验,整个模型的全...
@况澜3980：回归分析的结果中有非标准化系数和标准化系数,如何正确使用这两个系数? -
堵雁18883979591…… 应该使用非标准化系数. 原因: 1、标准化回归系数测度的是对被解释变量的重要性,只有标准化了,才能进行重要性对比.故,比较重要性时用标准化系数,做实际的预测,应该用非标准化系数. 2、需要注意的是,标准化系数比较的主要性是一种同量纲化后的相对重要性.相对重要性,与某一特定的情况下,自变量间的离散程度有关. 故,标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的,而不是绝对正确的,它可能因时因地而变化. 事实上,如果未来环境因素的波动程度变小,很可能遗传因素就显得更为重要.数据的情况千差万别,变量的相对重要性也可能完全不同但都符合当时的实际情况.
堵雁18883979591…… 回归系数在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数. 回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,负回归系数表示y 随x 增大而减小. 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位. 标准回归系数消除了因变量y和自变量x1,x2,…xn所取单位的影响之后的回归系数,其绝对值的大小直接反映了xi对y的影响程度. 计算方法对数据标准化,即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差,计算得到的回归方程称为标准化回归方程,相应得回归系数为标准化回归系数.
@况澜3980：什么是回归系数Regression coefficient -
堵雁18883979591…… 回归系数 regression coefficient 在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数. 回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,负回归系数表示y 随x增大而减小. 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位.
@况澜3980：回归系数显著性比较 -
堵雁18883979591…… 比较的标准是与显著性平比较.一般显著性水平是给定的.常用的显著性水平有三种,0.1,0.05,0.01.spss中最喜欢的是0.05.在这个表中,显著性看sig那列,如果这列的值小于0.05,就代表系数显著,按照这个标准,你的结果里面没有一个是显著地!建议先做一下相关分析
@况澜3980：线性回归中有的有的自变量sig大于0.05怎么调整 -
堵雁18883979591…… 一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响 而要比较回归系数的大小 要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系数的大小
@况澜3980：如何比较两个回归方程间回归系数的大小 -
堵雁18883979591…… 用标准化的,因为标准化的变量单位是统一的,这种情况下比较每个自变量的回归系数才有意义,也才可以进行比较.而且标准化的回归系数表示的是自变量和因变量的相关,这样回归系数显得更有意义
@况澜3980：标准回归系数的问题★★★★★★★★★★★ -
堵雁18883979591…… 确实,beta coefficient就是标准回归系数,它是首先把各个自变量进行Z转换(数据值-数据平均值然后除以标准差)之后再进行回归,此时得出的回归系数称为标准化回归系数.Z转换可以把各个自变量的数级、量纲统一标准化,也就可以根据标准化回归系数的大小比较出各个自变量在回归方程中的效应大小.
@况澜3980：标准化回归系数Bata的大小与每一变量对因变量的贡献量R2的大小,不是一一对应的?这是为什么? -
堵雁18883979591…… ?不明白你的意思,一次回归方程只有一个r²啊,怎么会那么多r²,如果是有多个自变量和一个因变量的回归,本来就该只进行一次回归方程,将所有的自变量都纳入回归方程中,你拆开一个个进行本身就是不对的
@况澜3980：spss回归分析t、F值分别代表什么呀?
堵雁18883979591…… R方为决定系数,即拟合模型所能解释的因变量的变化百分比.例如,R方=0.810,说明拟合方程能解释因变量变化的81%,不能解释的19%.F是方差检验,整个模型的全...
@况澜3980：回归分析的结果中有非标准化系数和标准化系数,如何正确使用这两个系数? -
堵雁18883979591…… 应该使用非标准化系数. 原因: 1、标准化回归系数测度的是对被解释变量的重要性,只有标准化了,才能进行重要性对比.故,比较重要性时用标准化系数,做实际的预测,应该用非标准化系数. 2、需要注意的是,标准化系数比较的主要性是一种同量纲化后的相对重要性.相对重要性,与某一特定的情况下,自变量间的离散程度有关. 故,标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的,而不是绝对正确的,它可能因时因地而变化. 事实上,如果未来环境因素的波动程度变小,很可能遗传因素就显得更为重要.数据的情况千差万别,变量的相对重要性也可能完全不同但都符合当时的实际情况.
