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多元非线性回归分析,多元线性回归结果怎么分析

张世龙 05-06 11:22 73次浏览

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问题1 :请wnd ty先生分析SPSS的多元线性回归结果。 请快点。

你的回归方法是直接入法

拟合优度r端为0.678,自变量表示可以解释变量随67.8%的变化,拟合优度一般。

方差检验表中f值对应的概率p值为0.000,小于显性化度0.05,应拒绝原假设,说明自变量与因变量之间存在显著线性关系。

自变量核对表自变量X2和只有常数项的概率p值为0.000且小于显现度0.05,与此相对,自变量X1和X3的概率p值大于显现度0.05是指只有自变量X2对因子整体显现的线性关系,X1、X3和因子整体显现

得到的线性方程为: y=-4.517-0.000028 x 10.76 x 20.000074 x 3。 (请记住,这里采用直接法进行拟合方程,即使x1和x3没有通过检验,也必须将其放入方程中。 )

Q2 )关于多元线性回归,用spss分析的结果应该怎么看

多元回归分析可以检查参数之间是否存在严重的共线性,如果不存在共线性,则可以检查散布矩阵中是否存在线性关系,然后进行多元线性回归

所以如果只看你现在的结果,确实只有x5有意义,所以需要根据

Q3 )多元线性回归spss如何分析结果

如果你进行多元回归,beta列的数据绝对值越大影响越大的符号是影响的方向

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Q4 )如何分析SPSS13.0多元线性回归后得到的结果,从方差到b值求解! 越详细越好! 方程的结果是什么?

第一张图是关于回归系数的,那个b应该是你各项的回归系数,但我不知道你那个为什么有那么多数字。 可能是你变量的问题

中间的图是标准回归预测图吧。 反正是你回归时选择的图表选项。

最后一张图是方差分析,给定的平方、自由度、标准差、f统计量、显着性概率,楼主你这个回归的显着性很好。

但是,我不知道你这块r表去了哪里。 r是相关系数; R Square是相关系数的平方,也是用于判定线性回归拟合程度的判定系数,表示自变量的解释因素变量的程度(所占的比例)。

如果仍然不知道,请去下面中文版的SPSS (() ) )。

Q5 )使用SPSS多元线性回归分析得到以下结果时,该如何分析?

如果查看与回归系数相对应的sig值,且小于0.05,则表示此参数对原因变量有明显的市场营销,反之则无影响

问题6 :如何判断SPSS的多元线性回归结果有效

不,判断wWw@.YiJITaO.coM的有效性是看p值。 你只有三行的那个表上,依次写着回归、残差等。 请看那个回到里面的p值。 低于0.05时模型有效

问题7 :请wnd ty分析以下spss多元线性回归结果案例!

从输出表来看,这是多元线性回归的分析结果啊。 第一列表示有六个参数。 第一行是常数项。 楼主没有显示变量是什么。 第二列分别是常数项和六个自变量的回归系数。 第三列是回归系数的标准误差。 第四列是标准化回归系数,因为标准化了,所以没有常数项。 第5列是每个回归系数的有意义性检查的t值。 通过与阈值进行比较,可以判断哪个参数比较明显。 第5列是各参数的显现p值,看这个值进行显现检查比第4列更方便。 这些值(常数项不需要考虑)都小于0.05,在0.05的显现水平下,这些参数被认为是显现出来的。 另外,从p值的大小可以初步判断,“interest”这一变量最明显,其次是GDP,即p值越小越明显。

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