回归方程显著度算出来是负的

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

http://www.pep.com.cn/gzsx/jszx/xkbsyjc/dzkb/xx23/201006/t20100621_651225.htm

当然不是,R2是用来衡量解释变量对被解释变量的解释力的,显著性需要看回归系数的t统计量或F统计量,看起在选点的显著水平下是否显著.再问：作者认为种子重量每增加1g发芽率就提高2.17%，对吗？再答：那

Excel中的TINV函数计算,TINV(0.05,6)=2.447.既然t的绝对值用同样方法,可以测试其他每个自变量的统计显著性水平.以下是每个自变量的t

我经常做COD的标准曲线,用Excel的图表功能就可以了,很简单的啦

简单和你说吧首先看方差检验表,通过检验了说明回归方程可靠性强,反之则不强,回归系数的检验是说明自变量是不是对因变量真的有影响!

如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.

因为你的这个里面ab是向量.向量就是说有大小也分方向它里面的负代表的是相反方向.再问：哦哦，谢谢^_^

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝原假设：该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.

你有没有统计软件,SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行,点击工具-数据分析（没有的话,先选中加载宏-选中分析工具库,之后就会出现数据分析）-在里面找到“回归”,然后就可以出来啦.

你可以查阅下procpls语句,下面链接有几个例子：http://support.sas.com/rnd/app/papers/plsex.pdf

怎么算出来就要考验你的数学功底了,图表里面添加了趋势线后,EXCEL就能根据数据得出方程. 再问：在Excel图表中我知道这样子可以显示这条公式出来，但是我要知道的是这个公式用笔算是怎么算出

第一次回归的模型要进行模型误设检验,如Link检验或Ramsey检验,如果检验没有通过,则表示存在遗漏变量,这时要加入控制变量.第二次回归的模型要进行多重共线性检验.很有可能你在第二次回归加入的C和D

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果

首先需要看该系数是否显著,若显著,则表明负相关.不显著则没有影响.

不能拒绝二次adm项系数为0的假设所以不显著你可以看看二次回归和一次回归R方的差异如果不大说明一次v即可.再问：但是R^2很大啊。。。再答：一次和二次的R方差异是多少?再问：相差不大。。。

相关分析是一对一回归分析是一对多后者互相有影响最常见是多元共线性用vif检验

回归系数比较大小是通过绝对值的比较,同时应该看后面的标准化回归系数进行比较影响的大小

就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度