回归结果不显著怎么办-搜答案-智慧作业帮

不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了

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

好像没法哦,只能根据标准自己来判断的只有相关分析时会在显著性水平后面加*

有helpestat

你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著,把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……再问：那有无回归模型显著，但有个别变量不显著的情况，请教

你可以尝试着先绘制下散点图看看会不会用其他曲线拟合的效果会更好,很多时候数据用线性和一些非线性拟合后都会有显著效果,但是不一定是最佳的,所以需要判断自变量和因变量之间关系是否符合线性.如果仍然是符合线

以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.

β对应的P值大于所给的显著性水平一般取α=0.05意为β对应的变量对因变量的影响明显

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.

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

你把具体的数据拿出来看看,这些就是看经验.这样说,相关系数的计算公式你仔细看看,它计算的是线性相关性,跟独立性没有太大关系,如果是普通的经济类数据,0.26完全可以接受,因为经济波动比较大,也许还有其

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

mutipleR的平方是Rsquare.你说的是对的.MutipleR是相关性,>=1,变量的相关性大,

在LinearRegression对话框中,单击Method栏的下拉菜单,选择Stepwise；单击“Options”按钮,更改UseprobabilityofF栏中“Entry”的值为0.1,“Re

自己在报告里面手工加进去好了spss结果除了相关分析会自动加上去*之外其他的都不会加上去的

看系数后面最后一项p值,代表了显著性水平,一般小于0.05便可以接受.不过要注意整体模型是否满足古典假设,进行检验,看有无多重共线性,自相关,异方差.检验修正完成后才能彻底地判断是否接受.

积极的财政政策和宽松的货币政策啊凯恩斯刺激需求的理论就是针对经济萧条的,其结果就是经济快速增长,利率平稳上行

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

刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析.作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著.随后继续作回归性分析（未阐明是否是多元线性）结论是BETA值

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。。。