spss对回归模型进行F检验和t检验-搜答案-智慧作业帮

我当时就是按这个格式答题的

如果是自变量只有一个（单因素）做单因素方差分析就可以了,就是楼上说的,点击Analyse——Comparemeans——one-wayANOVA.如果自变量是两个或以上,就要用多因素方差分析了.点击A

利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.

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

多元线性模型即可再问：为啥呢？有什么依据说明他们就是线性相关吗？再答：你用逐步回归剔除不显著的自变量，保留显著的，不就行了吗SPSS里面固有的模型很多的，一般情况下高次的不要用，因为误差大

我还记得第二个问题的答案：等价

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(8-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这

这个确实比较复杂,一般根据经验来确定,或者绘制一下散点图看看符合什么趋势然后才确定模型表达式再问：模型已经有了，是个多元双曲模型，a*b**3*c*PH**3*PB/(1+b*PH+c*PB)**4，

用因子得分FAC1-1做回归,那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数,你可以参考网上的文献,另外新生成的因子是不相关的,不用做相关分析了

wald下就为wald值sig.下就为所求的P值

主要看你的数据类型,如果是称名数据的话,那就用卡方检验,如果是等距数据,那就用方差分析

首先,应该尊重事实数据运算出的结果；其次,变量不显著的原因很多,例如变量受到了数据的影响或者未纳入其他相关的变量,建议可以做一下逐步回归.

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那时通过什么指标来衡量的呢？

拟合度低问题不大关键是回归模型的检验即这里的sig是否小于0.05,如果是的话,就说明了这个回归模型可以用的,只是你目前这些自变量只能够解释那么多的再问：系数(a)模型非标准化系数标准系数共线性统计量

这是为了检验回归方程有没有统计学意义,比如你建立了一个回归方程,对方程进行检验时,p大于0.05,这时候这个回归方程没有统计学意义.统计学意义不等同于现实意义.我举个例子,在某一度假村,把蚂蚁的数量与

可以将被剔除的变量做回归分析,但如果相关系数过高,可能会产生多重共线性（参数t检验无法通过）,到时候可以去剔除法或者SPSS的逐步回归法做就行第一个图是方差分析表,其实意义不需要过多强求,主要看F值对

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

两者显著相关（r=0.999,p=0.000<0.01）

应满足的条件?你是指什么?那些检验都是根据实际情况来选择的是指置信区间吗?(1)方差未知Step1 打开Excel工作表,进入其工作界面,在Excel中编制数据表,输入样本数据,