回归结果 T值 P值大小

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.

图形中椭圆表示相关系数.方框表示相关性检验的P值.相关系数越接近于1表示相关性越强、你示范的数据肯定是两组一模一样的数据,所以截图中出现想过系数为1.而检验概率P值为0,这说明完全相关.

wald下就为wald值sig.下就为所求的P值

你说的是哪个p值呢,ANOVA里的p值要小于0.05,才说明方程有效.后面的系数,B值对应的P小于0.05说明该系数比较有效.

这样是不可以横向比较的,因为每个变量的系数的量纲不一样.如果你想比较自变量对因变量的影响程度的话,首先把所有变量消除量纲再进行回归,回归出来的系数的绝对值大小就表示影响程度的大小.怎么消除量纲自己查资

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软件再问：我的二元回归曲线方程中，一个因变量的P值小于0.05，另一个因变量的P

请教各位：小女子计量刚刚入门,现在做一个多元的线性回归模型,包括一个因你最好一次只去掉一个自变量,因为每去掉一个自变量,其他变量的估计值,t-

是不是偏相关系数啊

把你要分析的x放入自变量对话框,其他的作为协变量输入到covariable对话框中,然后求出的回归系数即为哪个x与y的关系当然也可以采用偏相关的方式,把要分析的x和y输入到相关分析框中,把其余的协变量

常数项用来反映剩余回归的（抛去误差）计算机检验剩余回归的时候是没有刨去误差的,做回归一定要看三项检验P值,系数检查（除去常数）回归检查剩余检查（失拟检查）一定是三项P值都满足才可以认为回归是好的否则要

选择不同的回归方法和变量选择方法都可以得到不同的结果,用二变量logistic回归、有序多变量logistic回归、无序多变量logistic分别试试再问：谢谢。我先试试...

P值是拒绝原假设的值回归系数b是通过样本及回归模型通过SPSS计算得出的,是反映当自变量x的变动引起因变量y变动的量回归系数b的检验是t检验当P

木有一个变量是显著的……所有变量的p值都好大的说~整个模型的p值也很大……结论就是这个模型本身统计不显著,各个变量也不显著.看回归分析结果,你先看右上角那个prob>F,那个是对整个模型的检验,如果这

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

CONFICIENS 中的B 就是回归系数,另外应注意SIG值应小于0.05,MODEL SUMMARY中的Adjusted R square&nbs

线性回归分析的主要步骤：1、画出Y与X的散点图,从图形上分析两个变量的相关性（这点你没有做）2、R值=0.584是两个变量的相关系数,该值目前不大,说明相关性不好.R方=0.341是判断拟合优度,该值

系数是否标化没有太大关系.你这个系数的P值都过大,也就是说对于系数的假设检验都接受了,说明你的这几个自变量对因变量的影响不大.改进的话最好先对数据做好预处理,再就是考虑下是否用回归方法.你这里面的“目

你可以将此时的P值写成P=0.000,也可以写成P再问：我用SPSS对一组数据进行T检验，要算它的P值。不知道是不是我方法错误了，按照你说的拓宽小数点位数都是0，是不是看sig这个算P值的？谢谢了~再

检验水准a与概率P均为两侧的概率.T界值与检验水准是一致通过；样本统计量T与概率P是一致通过.T界值是由检验水准界定的,是T分布两侧概率为检验水准时,横轴上的T值,两者之间的关系是a=P(|t|≥ta

你的分析结果有T值,有sig值,说明你是在进行平均值的比较.也就是你在比较两组数据之间的平均值有没有差异.从具有t值来看,你是在进行T检验.T检验是平均值的比较方法.T检验分为三种方法：1.单一样本t