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求高手帮忙分析下述spss多元线性回归结果案例!

你的回归方法是直接进入法 拟合优度R方等于0.678,表示自变量可以解释因变量的67.8%变化,说明拟合优度还可以。 方差检验表中F值对应的概率P值为0.000,小于显著度0.05,因此应拒绝原假设,说明自变量和因变量之间存在显著的线性关系。 参数检验...

先从最下面两行说起 F是对回归模型整体的方差检验,所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准,你的p说明回归模型显著。 R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述,以调整后的R方更准确一些,也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。 t就是对每...

线性回归得出的结果是y与x的关系,而不是两个变量是否相关,相关问题要用相关分析。到数第二个表的sig是F检验的结果,

直接做相关分析,然后做回归方程就行。南心网SPSS为您解答。

样本有多少

最下面那个表格的sig是你需要的回归系数的检验p值

你的变量明显太多了。变量太多会起到混淆作用,而且如果有分类变量,设置成虚拟变量拟合效果会更好。你看看你的伪r方表是不是也很糟糕?是的话就是你的模型很坏呗。 ppv课,大数据培训网站,免费的spss学习视频。

可以这么理解 y - x1 x2 x3 y - x2 x3 这是两个回归模型。 两个模型如果效用相似说明x1对于整体的回归模型作用不显著 那就意为着两个模型之差 ( y - x1 ) 的偏相关作用不明显。

第一,修改两个变量的数据,要大小变化趋势一样或相反;第二,增加样本量。(南心网处理SPSS相关系数不显著问题)

logit回归或者多元线性回归 logit回归 1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框。 2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量。 3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:ente...

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