spss回归分析中td的sig>o.o5
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/29 04:12:38
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
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
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:
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.
没有这么麻烦,很容易的:在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量(按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度),然后点击>a*b>键就可以了.再问:你好,此外,我还
F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做
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
这两个图都可以用来判断变量是否符合正态分布从第一个图上来看大致上符合正太分布,下面的pp图也可以证明是属于正态分布就这么一个意思
analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.
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!
这样好.系数为零的原假设很难成立.
logit回归的结果一般不去太在意方程.数据发我,我看看再问:大哥(姐),做财务预警模型要有ST公司,我想问一下找得到30或35家2010年被首次ST的公司吗?
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
说明,回归系数无效(不显著).回归方程未通过检验,不可用.
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
这个指的是回归中的拟合模型整体显著、也就是说回归中设的自变量是有预测作用的.但二元回归的话,2个自变量(预测变量),如果要看它们各自的作用是否显著,还需看各自的B或beta值.
你直接用SPSS的菜单上的回归就可以做了,有向导的,你跟着做就是了,最后就会得到结果,至于99.7%的参数中间有一步你可以自己改参数的
2个例数太少了啊再问:只有两个样本啊,两个数据,这个怎么解决啊?再答:做不了相关