spss中曲线估计应该看R方还是F值来判断哪个模型拟合的更好?

来源：学生作业帮编辑：作业帮分类：综合作业时间：2024/11/05 19:40:30

spss中曲线估计应该看R方还是F值来判断哪个模型拟合的更好?
模型y=a+bx1+cx2+dx3+u,x1是解释变量,x2,x3是控制变量
做线性回归分析后发现y与x1正相关但不显著,所以又用了spss中的曲线估计一起做了线性、二次的和三次函数,发现线性R方为0.011,F值为16.985,二次R方为0.012,F值为8.791,三次R方为0.012,F值为6.132,出现这样的情况怎么判断哪种模型更适合呢?

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0.5的= =!,都不能用.R方你可以把他看做是相关百分比,你的百分比都低于20%的,F值又那么大,说明拟合很差,建议你换其他几个线性公式试一下,SPSS应该会输出线性图表的,你看看你的样本曲线和拟合的曲线区别有多大,你最好做一下MEAN的分析,我怀疑LZ的样本数据中有某些值是变异值,你最好把这些值找出来删除再重做一下.

spss中曲线估计应该看R方还是F值来判断哪个模型拟合的更好? SPSS做曲线回归估计时,线性的R方是0.961 F值是693 二次项的R方是0.976 F值545请问应该选哪个模型拟拟合优度检验逻辑回归模型 R方 SPSS spss拟合曲线,用的是三次方,谁能帮我看下,最后的函数是什么, spss如何判断模型有较好的拟合度?是看R2么,还是sig.我用软件计算的时候sig一栏是空的 SPSS有序回归分析中怎么看模型的拟合度? spss里面做logistic二元回归,怎么检验模型的拟合优度,就是R^2,或者别的可以反映模型整体拟合情况的值. 用相关指数R 2 的值判断模型的拟合效果，R 2 越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故①正确；在回归分析中，如何用SPSS绘制ROC曲线来检验得到的二元逻辑回归模型的拟合度?还有,如何提高相关系数的小数点位数 SPSS多项式拟合曲线用spss做拟合曲线,可以将拟合曲线函数求出来吗? SPSS中logistic曲线估计结果如何得到曲线方程?