多元线性回归变量的sig大于0.1,但此变量不能剔除

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.

这下通了,都是小问题：x1=[100101.9108.2104.01102.6103.6];x2=[174162.6233.8257322.4373.1];y=[88.9283.791.13127.2

哥们自己看吧,我没耐心,你有时间就琢磨一下吧!

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

说明没意义

结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距（常数项）,其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应

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

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

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

%首先输入下列系数：f = [13 9 10 11 12 8];A =  [0.4 1.1

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

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

对于你这个问题,很简单,你只需要将c=1-a-b带入到你的方程组中去,消去c,只有a,b的.那样就解决了约束条件.

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.

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

1.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2.Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2.所以回归前可收

因为以估计系数=0为原假设,才可以构造出已知分布的检验统计量,再代入具体的样本值,可以确定是否有小概率事件发生,以此来决定是否推翻原假设.

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

嗯,在分类变量中包括二分类的变量和多分类的变量,其中二分类的变量改成虚拟变量,只要将一类赋值为0,另一类赋值为1就可以了,0作为对照组；如果是多分类的变量,改成虚拟变量时,需要设立分类数减1的虚拟变量

看你理论上怎么解释如果这个变量需要留着那你就可以不用理共线性如果无关紧要的话一方面需要考虑模型设置的合理性问题,另一方面需要运用计量软件进行校正调试再问：谢谢您的回答。我想研究的是X1对X2的回归系数