回归分析中F方的意义-搜答案-智慧作业帮

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值（R的平方）将是不准确的,即使你重新拟合.再问：

k为自变量个数,n为样本含量n-k-1为自由度比如总共有10个人.则n=10每个人检测自变量x有：血压、体重、腹围.则k=3因变量y为：是否患有某病.需要做血压、体重、腹围和是否患有某病之间的回归关系

联系你了,看能否帮到

F值和T值多少没有绝对的标准的.主要是看你的回归模型是否合理.在进行回归分析之后还要进行残差分析,看模型是否存在异方差,自相关,多重共线性等问题.若是存在异方差、自相关等问题,有可能会高估t值,F检验

没有这么麻烦,很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度）,然后点击>a*b>键就可以了.再问：你好，此外，我还

F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做

对!SPSS回归分析中AdjR方指的是调整R方

是说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标.

这两个图都可以用来判断变量是否符合正态分布从第一个图上来看大致上符合正太分布,下面的pp图也可以证明是属于正态分布就这么一个意思

随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要的地位,也是计量经济学模型区别于其它经济数学模型的主要特征.将影响被解释变量的因素集进行有效分解,无数非显著因素对被解释变量的影响用一个随机扰动项（stocha

A.自变量是给定的,因变量是随机的

回归分析是将一系列影响因素和结果进行一个拟合,拟合出一个方程,然后通过将这个方程应用到其他同类事件中,可以进行预测所谓回归,就是向某个理想的状态或平衡状态的趋向发展,通过回归可以找出哪些影响因素,对结

滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样

F=0.9要看相应的标准误才能决定F的显著性水平啊.F表示自变量的联合显著性.再问：我把图截上来了，您可以告诉我Multiple R、R Square、Adjusted

改数据就行啊再问：往哪个方向改啊再答：不显著的方向

你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05

F测试只是说明回归方程式是有效的但是R平方显示模拟的效果并不好,拟合程度不高,应该换一种拟合方式.对回归模拟的综合判断是要把这两个方面结合起来看的.追问：那如果是这个结果这个实证研究还有意义吗对几个变

1.所用的确定性函数不恰当2.忽略了某些因素的影响3.存在观测误差

有关统计学中的定义全是术语,其实根本用不着这么复杂.我就跟你简单说说怎么看回归结果吧!首先,t值和p值反应了对应回归系数的显著水平,这两个指标是一一对应的,t值越大p值越小,一般来说你只用看p值就可以

E(U)=0正态E(XU)=0外生性Var(U|X)=Sigma^2同方差E(X1X2)=0多重共线性E(XX(-1))=0序列相关性怎么表示我及不太清楚了但是只有异方差,序列相关和内生性最重要.