线性回归SIG
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/06 07:39:26
R2不到0.1,先不管偏回归系数的sig值了,找个好的理论指导,再选些其他重要的解释变量吧.再问:是数据处理的不对呢?还是这个模型本身有问题?多谢!
这个没有是否错误这一说法,sig>0.05,只能说明你选的自变量对于因变量没有什么解释或预测作用.当然也可能是自变量之间仍然存在共线性的问题,这个时候可以采用因子分析来解决,当然前提是你的自变量和数据
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.
sig是指的的显著性水平,就是p值,一般来说接近0.00越好,过大的话只能说不显著,这是你选择的样本和模型决定的,没法办
要看sig值,那个就是P值,如果是小于0.001,一般情况下是显著的再问:不是说sig只要小于0.05就行么?再答:对的,看是在什么水平下,0.05也行再问:只要看sig么?其他值都不用看了?再答:是
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
一般对常量要求不怎么高,不满足
公式:
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
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
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
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!
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
这样好.系数为零的原假设很难成立.
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:
在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01
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
线性回归得出的结果是y与x的关系,而不是两个变量是否相关,相关问题要用相关分析.到数第二个表的sig是F检验的结果,