1樓：匿名使用者
y=-2.180x-2.624x2-0.975x3+164 你的圖模糊，資料你再自己檢查一下吧
2樓：
你拍照模糊沒法看清楚
spss迴歸分析，三次方程是什麼樣的？係數表如何解讀？
3樓：匿名使用者
關於題目的**
紙張是很好看的
就是題目比較難
spss 線性迴歸分析中，係數表解讀
4樓：匿名使用者
vif太高了，存在嚴重的多重共線性
5樓：匿名使用者
我特意查了書的，寫進方程的一定是非標準化迴歸係數，而標準化的迴歸係數只是進行自變數間的比較
spss迴歸係數表 係數是哪個
6樓：匿名使用者
係數就是那個b列下面的
7樓：荔菲騫澤
係數就是係數這一列阿
spss中迴歸分析結果解釋，不懂怎麼看
8樓：中子
首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴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值就是對迴歸係數的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迴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。
迴歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行迴歸的所有自變數的迴歸係數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效**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，看標準化的迴歸係數是否顯著，每個自變數都有一個對應的迴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，代表迴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**力的一個矯正（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迴歸線性分析的相關係數怎麼看 20
10樓：匿名使用者
看b和顯著性，顯著性小於0.05才有意義
11樓：
你這裡沒有做相關分析，不用看相關係數，你做的是迴歸分析
spss 多元線性迴歸結果中，係數模型下的1，b，t，sig.分別什麼意思。**等！！急求高手解答！！
12樓：匿名使用者
spss 多元線性迴歸結果中，結果**列出了自變數的顯著性檢驗結果，結果輸出**中列出了迴歸模型的偏回歸係數（b）及其標準誤（std.error），標準化偏回歸係數（beta），迴歸係數檢驗的t統計量及其p值（sig.）。
係數模型下的1表示模型的序號。
1、t表示使用單樣本t檢驗的t值。
2、sig表示t檢驗的顯著性檢驗p值，小於0.05的則說明自變數對因變數具有顯著影響。
3、b表示各個自變數在迴歸方程中的偏回歸係數，負值表示自變數對因變數有顯著的負向影響。
13樓：匿名使用者
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 線性迴歸分析結果怎麼看?
14樓：影之憂傷
model summary 是對模型擬合效果的總結，r是相關係數，r2是決定係數，係數越大表面擬合效果越好。
anova是方差分析，然後f檢驗
coefficients就是迴歸結果，得到的迴歸方程的係數
spss 多元線性迴歸分析 幫忙分析一下下圖，f、p、t、p和r方各代表什麼？？謝謝~
15樓：薔祀
f是對迴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說明迴歸模型顯著。
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：
多元線性迴歸的基本原理和基本計算過程與一元線性迴歸相同，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藉助統計軟體。這裡只介紹多元線性迴歸的一些基本問題。
但由於各個自變數的單位可能不一樣，比如說一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迴歸係數要小，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，再進行線性迴歸，此時得到的迴歸係數就能反映對應自變數的重要程度。這時的迴歸方程稱為標準迴歸方程，迴歸係數稱為標準迴歸係數。
spss for windows是一個組合式軟體包，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、迴歸分析、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。
比如迴歸分析中又分線性迴歸分析、曲線估計、logistic迴歸、probit迴歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性迴歸等多個統計過程，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。
16樓：匿名使用者
先從最下面兩行說起
f是對迴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說明迴歸模型顯著。
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線性迴歸分析問題,求賜教
直接把e和logp兩個變數放入spss,再回歸求出引數值a和b.當然,還是進行擬合優度檢驗和顯著性檢驗,以及必要的自相關和異方差檢驗,模型結論才可靠。我用spss軟體進行迴歸分析後,模擬迴歸方程怎麼寫啊?x1,x2.x5是5個自變數,1個y因變數。係數a圖中是將x1與y建立一個線性迴歸模型,常量為1...
求高手分析spss一元線性迴歸結果
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這個不用問spss，直接看統計學教材就可以的 做專業資料分析，找我吧 求如何用spss計算迴歸係數的標準誤差？假設有p個自變數，每個變數都有n組資料。首先定義一個x變數矩陣，即一個n p 1 階矩陣。然後需要求出x的轉置矩陣x 可以用選擇性黏貼裡的轉置，也可以用轉置函式。然後進行矩陣乘法計算，求出x...