多元回归分析sig值小于0.05

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/05 14:08:05
SPSS多元线性回归 怎么看T检验?哪个值是p值,也就是sig

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.

用SPSS做回归分析,得到的t值和sig值都是空白,怎么回事?

因为你不会spss操作,但是在那里乱在点我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问:会不会是数据有问题造成的呢

请教SPSS多元回归分析做法

截图就不做了,说下大概的操作,1、在spss里variableview里,输入5个变量名称,可用中文.2、然后在dataview里分别录入5个变量对应的数据3、点击analyze--regession

spss回归分析中 模型的 常量 sig值高于0.05 这个回归还有效么?

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:

多元回归分析是什么意思?

MultipRegression(多元回归分析)概念:分析若干个预测变项和一个效标变项间的关系

spss多元线性回归,我的假设x1与y显著正相关,系数表中x1的系数为正,sig小于0.05 那说明了什么?

原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦再问:也就是说,原假设是x1的系数为0,而不是我自己设置的那个假设吧?我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设,那就互相矛盾了再答

SPSS的多元回归分析结果

你看每个变量的sig值,如果小于0.05,就说明该变量对因变量有显著影响,反之则没显著影响,beta那一列是回归系数,B那一列是标准回归系数.

多元回归曲线方程结果如何分析?P值大于0.05 小于0.05 分别说明什么?

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

求助!SPSS 做的多元回归分析 有一个两个因变量,有一个SIG值大于0.05,另一个小于0.05,

一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系

我做的spss多元线性回归分析中sig比较大 怎么调整数据

造价是把?不建议造价,不是因为道德原因,而是造假太费功夫,很费时间,非专业人士不能做我经常帮别人做这类的数据分析的

SPSS多元线性回归分析

因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性所以导致单个都相关,而在多元回归分析时会有些变量被剔除了,回归方程可以用

spss 回归(线性)分析,sig值 太大怎么办啊?

说明变量没有意义哦,你可以选几个变量纳入进去分析试试再问:先做“要因分析”,然后以分析出的“要因1,2,3,4”为变量进行回归分析。结果,“要因1”sig为零,“要因2,3,4”sig值却都严重偏大!

多元线性回归分析.常量系数为负是什么意思怎么分析,而且如果在显著性水平sig大于0.5这合理不

常量系数为负是什么意思怎么分析,而且如果在显著性水平sig大于0.5这合理不?第一,常量估计值并不是负的,而是6.353.第二,其它的解释变量中,有三个系数是负值,这说明,这些自变量与因变量是反向即负

Excel多元非线性回归分析

excellinest函数计算结果:t=a1x1^2+a2x1+a3x2^2+a4x2+……+a8x4+a9下面9个数分别为a8,a7,a6,a5……a2,a1,a9-0.000871944-0.0

多元线性回归分析

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

在logistic回归中将所有变量强行进入分析时,虽然大部分变量单因素分析时sig小于0.05但是在回归系数分析中均无意

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

我用SPSS作了多元回归分析,变量的sig好大,这样行吗?

肯定不行啊没有意义哦再问:就只是变量的sig值太大,别的都没问题吗??再答:sig值太大,别的就不用看了啊没有用了

spss多元回归问题分析

除了碱度R和常数项以外,其余变量显著性都极低.模型总体显著性也低.最后的P-P图上,散点聚集没有聚集在直线上结论:模型显著性不足,更改模型设定,或采用逐步回归.再问:帮我看看我的原始数据,这个如何处理