spss模型摘要中F的意义

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：

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

F越大,越有显著性,F很大,没任何问题,好比就是P值很小,百万分之一,你能说P就有问题吗?这是一个道理的F的大小,你可以去查表,看F统计量的分布,等我经常帮别人做这类的数据分析的

一般线性模型包含了单向方差分析,当只考虑单个变量对单个结果的影响时,可以采用单向方差分析,亦可以采用一般线性模型,结果是等价的但是当考虑多个分组变量对多个因变量或者对一个因变量的时候,采用一般线性模型

各个变量的摘要一般输入的数据类型都是一样的每个变量之间做比较变量名在横坐标上值是纵坐标都选为表征就可以作图了个案组和个案输入的数据变量之间是不同类的比如时间浓度作图的时候要选择不同的变量名到表征和坐标

在对话框中点击save按钮,弹出对话框中有残差（residual）那一项.

第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

SPSS方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N,它们决定了显著水平的高低.

做卡方检验,先设置三个变量：年龄、患者、百分比,然后将百分比加权（菜单栏点击数据——加权）,再点击菜单栏分析——描述分析——交叉分析（或列联表分析）,在统计值中选择卡方值就可以了.最后看卡方值对应的s

当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.

我不知道F值是什么,但logsitic分析得出的结果就那几个,B值不是,EXPB也不是,95CI也不是,SX也不是,剩下的就是wald值了.所以F值就是wald值.希望对你有所帮助.

方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相

50分的问题……果然好麻烦的说,因为涉及很多检验没用SPSS做过时序,说Eviews吧打开你要建模的序列,假设是x,点这个变量窗口工具栏里的view-correlogram.这里有几个参数：level

做有序回归,不是去看R2,没用的coxandsnell是伪R2,已经不是你理解的R2了我经常帮别人做这类的数据统计分析再问：那应该看哪个呢？可不可以说一下这三个表分别表示什么意思呢？

R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.

减少极端值对结果造成的误差.就像比赛算评委打分的时候,要去点一个最高分和一个最低分,一样哒~再问：为什么加法模型中不剔除?

ARMA（pq）模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac.自回归过程AR的参数主要看PAC在哪一阶截尾,如在4阶截尾则参数P=4；移动平均模型MA的参数主要靠识别AC函数是否呈快

不会做arima就别乱点spss我经常帮别人做这类的数据分析的再问：那你倒是告诉我啊？？你讲这些有个毛线用啊

F值不知道呢P可以这样描述：矫正模型显著性为XXX,即该模型是显著/不显著的.从因素的显著性水平为XXX,表示拒绝/不拒绝原假设,即α1,α2,α3……中至少有一个不等于0/不拒绝α1,α2,α3……