回归分析中得出一元线性关系，P为0.005，R为86.3%，紧接着的方差分析中P为0.000，请问这两个如何解读？感谢

Posted 2023-04-22

Minitab中跑出的结论如下，烦请帮忙解读，感谢万分！
Regression Analysis: 单体 versus DP

The regression equation is
单体 = - 66.0 + 0.605 DP

Predictor Coef SE Coef T P
Constant -66.00 23.06 -2.86 0.005
DP 0.60515 0.02433 24.87 0.000

S = 11.0255 R-Sq = 86.3% R-Sq(adj) = 86.2%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P
Regression 1 75215 75215 618.73 0.000
Residual Error 98 11913 122
Total 99 87128

Unusual Observations

Obs DP 单体 Fit SE Fit Residual St Resid
43 920 462.00 490.74 1.28 -28.74 -2.62R
79 990 556.00 533.10 1.52 22.90 2.10R
99 1050 547.00 569.41 2.74 -22.41 -2.10RX
100 1050 546.00 569.41 2.74 -23.41 -2.19RX

R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large influence.

第二张表的Coef代表回归系数：SE Coef 代表回归系数的标准误：T代表单样本T检验的T值，等于回归系数除以归系数的标准误；P代表单样本T检验的P值，若小于0.05表示回归系数明显大于0，也就是对应的自变量对模型有意义；反之则无意义。

R-Sq 也称为决定系数，等于回归方程的方差占总方差的比例，属于拟合优度指标，R-Sq = 86.3%表示DP可以解释单体的86.3%（最理想的情况是能解释100%），这表示模型的拟合度不错（如果样本量不太少的话，由于你的样本量为101，可以认为拟合度比较高）； R-Sq(adj) 为校正R-Sq ，用于比较不同模型的拟合度优劣。

方差分析用于检验回归方程是否明显优于随机猜测，这是一个总体检验，这就表示如果有多个自变量存在的话，这是对多个自变量构成的回归方程的一个总体检验。此外，还有对各个自变量回归系数的单样本 t 检验以考察各个自变量的显著性，这个问题上面已经说过了。

最后一张表格列出了异常值的数据点，其中第43和第79号数据点有大的标准化残差值；第99和第100号数据点不但有大的标准化残差值，且明显影响了回归系数的拟合。这表明你需要考虑是否还使用第99和第100号数据点来你和你的回归方程，你也可以考虑对原始数据进行转换（比如对数转换）看看能不能降低第99和第100号数据点对回归方程的影响；至于第43和第79号数据点可以暂不考虑；单体就是你的原始数据，Fit 代表模型拟合值，Residual为残差，等于原始数据减去型拟合值（Fit ）；St Resid为标准化残差值，也就是将Residual进行Z转换（或Z评分），大于2即表示该残差明显偏大。 参考技术A F检验说明模型有意义

spss 多元线性回归分析 帮忙分析一下下图，F、P、t、p和r方各代表啥？？谢谢~

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就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著。

扩展资料：

多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。

但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度。

更简单地来说，同样工资收入，如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小，但是工资水平对消费的影响程度并没有变，所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能。

具体到这里来说，就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数。

SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。

SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程。

比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。

参考资料：多元线性回归_百度百科

参考技术A 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就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著追问

F的值具体代表什么？还有ppi对应的t值小于0,说明什么呢？？谢谢~

追答

F不是说了么，就是方差分析的值，是对拟合的回归模型整体的方差检验值，它对应的下面的p值如果小于0.05 说明整个回归模型有显著作用，如果它对应的p＞0.05 说明拟合的回归模型无效。

t的值是负的 表示 对应的ppi对于因变量的影响是负的，就是ppi变大，因变量就变小，ppi变小 因变量就变大

追问

终于懂了！！！！谢谢你！

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