求解釋spss多元線性回歸結果,求解釋spss多元線性回歸結果

時間 2022-02-02 12:26:51

1樓:匿名使用者

你的回歸方法是直接進入法擬合優度r方等於0.678,表示自變數可以解釋因變數的67.8%變化,說明擬合優度還可以。

方差檢驗表中f值對應的概率p值為0.000,小於顯著度0.05,因此應拒絕原假設,說明自變數和因變數之間存在顯著的線性關係。

引數檢驗表中只有自變數x2和常數項的概率p值為0.000,小於顯著度0.05,而自變數x1和x3的概率p值大於顯著度0.

05,說明只有自變數x2對因變數在總體中存在顯著的線性關係,x1、x3和因變數在總體中不存在顯著的線性關係。得到的線性方程為:y=-4.

517-0.000028x1+0.76x2+0.

000074x3(記住這裡用的是直接進入法進行擬合方程的,所以即使x1和x3沒通過檢驗,也要放到方程中去)

spss多元線性回歸結果怎麼判斷是有效的

2樓:風吹的小羊

判斷有效抄性是看p值。就是襲你的只有三行的bai那個表,依次寫著du回歸,殘差什麼的。你看zhi那個回歸裡dao邊的p值。小於0.05就是模型有效,操作如下:

1、首先開啟需要處理的相關文件。

2、點選主選單上的「分析」選項。

3、之後再點選「回歸」選項中的「線性回歸」。

4、選擇想要分析的自變數和因變數到相應的框中,點選中間的箭頭按鈕新增進去即可。

5、選擇好需要分析的變數以後,在右邊有相應的統計量和選項,點中自己需要分析的條件,點選繼續即可。

6、確定好所有的因素之後,確定就可以在輸出框中顯示最終的分析結果了。

3樓:ppv課

不是,判斷有效性是看p值。就是你的只有三行的那個表,依次寫著回歸,殘差什麼的。你看那個回歸裡邊的p值。小於0.05就是模型有效

關於多元線性回歸用spss分析後結果該怎麼看

4樓:呂秀才

多元bai回歸分析 你要先確定一下自變du量間是否存zhi在嚴重的共線性,dao如果沒有共線內性,然後還要通過散點矩陣看容看是否成線性關係,這些之後才可以做多元線性回歸

所以只看你現在的結果,的確只有x5才有意義, 所以你要根據參考資料及常識等進行初步判斷,這樣的結果是否正確,如果不正確需要重新進行

spss 多元線性回歸分析 幫忙分析一下下圖,f、p、t、p和r方各代表什麼??謝謝~

5樓:薔祀

f是對回歸模型整體的方差檢驗,所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準,你的p說明回歸模型顯著。

r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述,以調整後的r方更準確一些,也就是自變數對因變數的解釋率為27.8%。

t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗,具體是否顯著 仍然看後面的p值,若p值<0.05,說明該自變數的影響顯著。

擴充套件資料

多元線性回歸的基本原理和基本計算過程與一元線性回歸相同,但由於自變數個數多,計算相當麻煩,一般在實際中應用時都要借助統計軟體。這裡只介紹多元線性回歸的一些基本問題。

但由於各個自變數的單位可能不一樣,比如說乙個消費水平的關係式中,工資水平、受教育程度、職業、地區、家庭負擔等等因素都會影響到消費水平,而這些影響因素(自變數)的單位顯然是不同的,因此自變數前係數的大小並不能說明該因素的重要程度。

更簡單地來說,同樣工資收入,如果用元為單位就比用百元為單位所得的回歸係數要小,但是工資水平對消費的影響程度並沒有變,所以得想辦法將各個自變數化到統一的單位上來。前面學到的標準分就有這個功能。

具體到這裡來說,就是將所有變數包括因變數都先轉化為標準分,再進行線性回歸,此時得到的回歸係數就能反映對應自變數的重要程度。這時的回歸方程稱為標準回歸方程,回歸係數稱為標準回歸係數。

spss for windows是乙個組合式軟體包,它集資料整理、分析功能於一身。使用者可以根據實際需要和計算機的功能選擇模組,以降低對系統硬碟容量的要求,有利於該軟體的推廣應用。spss的基本功能包括資料管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。

spss統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、資料簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類,每類中又分好幾個統計過程。

比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、logistic回歸、probit回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程,而且每個過程中又允許使用者選擇不同的方法及引數。spss也有專門的繪圖系統,可以根據資料繪製各種圖形。

6樓:匿名使用者

先從最下面兩行說起

f是對回歸模型整體的方差檢驗,所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準,你的p說明回歸模型顯著。

r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述,以調整後的r方更準確一些,也就是自變數對因變數的解釋率為27.8%。

t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗,具體是否顯著 仍然看後面的p值,若p值<0.05,說明該自變數的影響顯著

spss多元線性回歸的結果怎麼解釋

7樓:燃燒無名的怒火

1代表步驟,b的係數,t是個檢驗的統計量,sig是p值,小於0.05,說明這個係數不為0.你這個都不知道,怎麼做出來的?找本教材?

spss中回歸分析結果解釋,不懂怎麼看

8樓:中子

首先來說明各個符號,b也就是beta,代表回歸係數,標準化的回歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關,為什麼要標準化,因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一,使結果更精確,減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對回歸係數的t檢驗的結果,絕對值越大,sig就越小,sig代表t檢驗的顯著性,在統計學上,sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著,顯著的意思就是你的回歸係數的絕對值顯著大於0,表明自變數可以有效**因變數的變異,做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤,即有95%的把握結論正確。

回歸的檢驗首先看anova那個表,也就是f檢驗,那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸係數的乙個總體檢驗,如果sig<0.05,說明至少有乙個自變數能夠有效**因變數,這個在寫資料分析結果時一般可以不報告

然後看係數表,看標準化的回歸係數是否顯著,每個自變數都有乙個對應的回歸係數以及顯著性檢驗

最後看模型彙總那個表,r方叫做決定係數,他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例,代表回歸方程對因變數的解釋程度,報告的時候報告調整後的r方,這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的乙個矯正(因為即使沒什麼用的自變數,只要多增幾個,r方也會變大,調整後的r方是對較多自變數的懲罰),r可以不用管,標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關

希望對您有用

9樓:匿名使用者

看coeffuenthesig即可,

spss多元線性回歸含有啞變數的結果怎麼解釋

10樓:

如果是線性回歸的話,將stepwise最後一步的其它因素納入,再將同一因素全部啞變數選enter,觀察enter前後的f值(或p值?)變化是否達到進入標準。

11樓:匿名使用者

abcd分類,以a為參考,那麼就是bcd分別和a比較,有無差異

12樓:

以某乙個分類為參照組

用spss做多元線性回歸怎樣看結果

13樓:荔菲騫澤

主要看f值、t值、係數、sig值,也就是p值

spss多元線性回歸分析,SPSS多元線性回歸分析

因為在多元回歸分析的過程中,會自動剔除一些對於因變數無顯著影響的變數 你只是用簡單相關分析的不準確,有可能是變數之間存在一些共線性 所以導致單個都相關,而在多元回歸分析時 會有些變數被剔除了,回歸方程可以用,但是哪幾個不顯著的變數無法列入的 從資料分析的角度來說,哪幾個變數已經沒有什麼意義了哦,當然...

用spss做多元線性回歸怎樣看結果

主要看f值 t值 係數 sig值,也就是p值 spss多元線性回歸結果怎麼判斷是有效的 判斷有效抄性是看p值。就是襲你的只有三行的bai那個表,依次寫著du回歸,殘差什麼的。你看zhi那個回歸裡dao邊的p值。小於0.05就是模型有效,操作如下 1 首先開啟需要處理的相關文件。2 點選主選單上的 分...

spss做多元線性回歸方程的結果的問題

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