线性回归 p值计算-搜答案-智慧作业帮

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.

y=30.331-1.877X这个y上面要加^这个符号的再问：相关系数是多少…？再答：r=-0.97203

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.

以最小平方法做线性回归估计这直线方程式y=a+b*x;最小平方法求出估计值a,b,代入得估计直线}复制内容到剪贴板代码:x:=k棒值;y:=c;b1:=Σ(x(i)-avr(x,30))*(y(i)-

点击工具——加载宏——分析数据库工具——数据分析——回归,输入y值和x值就行了

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.

线性回归方程http://baike.baidu.com/view/1129836.htm?fr=ala0_1

公式：

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

spss 一元线性回归

相关分析表（Correlations）表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000)：提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决

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

所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的.　　回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法.　　回归分析是对客观事物数量依存关系的分析．是数理统计中的一个常用的方法．是处理多个变量

我用origin给你拟合了一下,不是一次的,是二次的.以下是拟合结果：[2006-6-1209:15"/Graph1"(2453898)]PolynomialRegressionforData1_B:

如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元

x的系数为0.003528,常数项为-0.008404,R平方为0.965528.再问：不明觉厉。。。我要的是为什么a会是负值相关系数为什么小于0.999再答：画出散点图如上，由图可知，截距项符号为负

设训练数据为（Xi,Yi）,i=1,2,...,n.回归模型为Y=aX+b+W.a,b为待定系数.w为模型误差.Yi=aXi+b+Wi,Wi=Yi-aXi-b,i=1,2,...,n一般的回归准则是使

是相关系数r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X,Y分别表示Xi,Yi的平均数～

选项中选择VIF就可以啦

polyfit（X,Y,1）