SPSS回归分析的F检验

这个F值不是用来检验R平方的.看图,不明白再来问我.再问：R的平方我明白，F检验是检验模型整体的显著性吗？R的平方只是检验模型的一个评价指标，它本身是不用检验的，是吗？再答：对的，但是我们在判断模型的

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

第1题,用卡方检验,但是由于有的单元格频数小于5,应该使用Fisher精确检验.结果见下图：0.073即Fisher精确P值,大于0.05,表明在0.05的显著性水平上接受原假设,认为两组疗效差别不显

k为自变量个数,n为样本含量n-k-1为自由度比如总共有10个人.则n=10每个人检测自变量x有：血压、体重、腹围.则k=3因变量y为：是否患有某病.需要做血压、体重、腹围和是否患有某病之间的回归关系

给你举个例子来说明吧左表的数据是对数年来国内旅游者的旅游花费与自由自配收入、闲暇时间的调查数据.（数据是假设的）目的：试进行多重回归分析,求出回归方程式,来年若闲暇时间没有变化,但自由自配收入较之今年

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.

楼上有位仁兄说的对,用analyse--regression--nonlinearregression做非线形回归.把你所需要的方程连同系数全部输入到指定的对话框中,我总结是这样的：1.打开SPSS2

把196个根据你们制定的标准,分为1和2,也就是全用1和2来表示.然后输进去,其他的都作为自变量.也都是按1和2两类来分.SPSS设计的不太人性化,挺简单的问题,弄的很复杂.网上有个中文教程,是PDF

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

sig大于0.05只表示此常数值不是很大,但不代表没有,所以一般对常数sig不进行处理.如需去掉常数项,可选择标准化后的回归系数.：）再问：谢谢您的回答那那个常数项的值用非标准化系数还是用数学符号表示

①是决定系数（R^2）R=0.993R的平方就是①②均方=平方和/df,所以②=1634530878.898/1先求④,④=②/F③=33×④⑤=1634530878.898＋③⑥=1＋33=34⑦=

这种情况很正常知道吗因为在计算相关系数时,得到相关系数0.21,说明相关性不是很强,但通过检验了,说明在总体中AB也存在这种相关关系而回归分析是,我想你应该是建立一元线性回归吧,但没有通过检验,这种一

模型可行：因为R和R方还是比较大的,说明变量相关性和解释度都高；回归模型的F检验值的概率值小于0.05,说明回归模型的拟合度极高.关于系数：系数的值表示的是自变量对因变量的影响程度.每个自变量对于因变

依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……

abcde是一个问题的五个选项?是分类变量还是连续性的变量如果是分类变量需要转变成哑变量才能回归,如果是连续性的变量可以直接纳入回归中另外回归分析要看散点图呈现线性关系可以用线性回归,对因变量要求为连

方程标准化后常数项肯定是0,在写回归方程时一般不用标准化,写带常数项的回归方程.只有在比较偏回归系数时才标准化.

说明,回归系数无效（不显著）.回归方程未通过检验,不可用.

改数据就行啊再问：往哪个方向改啊再答：不显著的方向

你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05

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