spss多元回归分析结果解读
@粱殷6232：spss多元线性回归分析的结果怎么看 -
禄琦17094529659…… 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
@粱殷6232：SPSS中回归分析结果解释,不懂怎么看 - 作业帮
禄琦17094529659…… [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...
@粱殷6232：请教spss回归分析结果解读 -
禄琦17094529659…… 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.
@粱殷6232：SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
禄琦17094529659…… 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...
@粱殷6232：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
禄琦17094529659…… [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)...
@粱殷6232：请高手帮忙分析一下spss的多元线性回归结果,麻烦说的仔细点,急~~~本人比较笨 -
禄琦17094529659…… 模型是显著的,解释比例也比较高,sig小于0.05的就是显著的
@粱殷6232：运用SPSS多元线性回归分析得到下面结果,该怎么分析? -
禄琦17094529659…… 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
@粱殷6232：用spss怎么做多元回归分析结果分析 -
禄琦17094529659…… 确定好你的自变量和因变量,然后在spss分析里面,把对应变量移入对话框 点确定 就出来结果了
@粱殷6232：多元线性回归 spss如何结果分析 -
禄琦17094529659…… 如果你做的是多元回归 看beta那列数据 绝对值越大影响越大 正负号是影响的方向
@粱殷6232：spss多元回归分析结果分析 -
禄琦17094529659…… 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
禄琦17094529659…… 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
@粱殷6232：SPSS中回归分析结果解释,不懂怎么看 - 作业帮
禄琦17094529659…… [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...
@粱殷6232：请教spss回归分析结果解读 -
禄琦17094529659…… 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.
@粱殷6232：SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
禄琦17094529659…… 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...
@粱殷6232：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
禄琦17094529659…… [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)...
@粱殷6232：请高手帮忙分析一下spss的多元线性回归结果,麻烦说的仔细点,急~~~本人比较笨 -
禄琦17094529659…… 模型是显著的,解释比例也比较高,sig小于0.05的就是显著的
@粱殷6232：运用SPSS多元线性回归分析得到下面结果,该怎么分析? -
禄琦17094529659…… 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
@粱殷6232：用spss怎么做多元回归分析结果分析 -
禄琦17094529659…… 确定好你的自变量和因变量,然后在spss分析里面,把对应变量移入对话框 点确定 就出来结果了
@粱殷6232：多元线性回归 spss如何结果分析 -
禄琦17094529659…… 如果你做的是多元回归 看beta那列数据 绝对值越大影响越大 正负号是影响的方向
@粱殷6232：spss多元回归分析结果分析 -
禄琦17094529659…… 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
