怎么看回归分析的结果

Posted 2023-04-05

参考技术A 问题一：SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看 首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig 问题二：请问SPSS的回归分析结果怎么看 前面的几个表是回归分析的结果，主要看系数0.516，表示自变量增加一个单位，因变量平均增加0.516个单位。后面的sig值小于0.05，说明系数和0的差别显著。
还要看R2=0.641,说明自变量解释了因变量64.1%的变化。
最后一个图表明，残差服从正态分布。
希望对你有帮助，统计人刘得意

问题三：怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响 10分 模型中解释变量的估计值为-0.466102，标准差是0.069349,标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值（prob)都小于5%水平，说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度，越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加，对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残差是否序列自相关，如果严重偏离2，则认为存在序列相关问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验，越大越显著

问题四：eviews回归分析结果怎么看 参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关，结合我说的，你一个个去对照吧

问题五：SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看 多元线性回归
1.打开数据，依次点击： *** yse--regression，打开多元线性回归对话框。
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：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

问题六：excel怎么看excel回归分析表 jingyan.baidu/...3

问题七：spss 线性回归分析结果怎么看 看b和sig值

问题八：spss回归分析结果图，帮忙看一下，麻烦详细地解释解释 R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1%的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能拒绝截距为0的原假设；回归系数（X项）为0.908，其显著性为0.000（表明P值小于0.0005，而不是0。想看到具体的数值，可以双击该表格，再把鼠标定位于对应的格子），拒绝回归系数0.908（X项）为0的原假设，也就是回归系数不为0；标准化回归系数用于有多个自变量情况下的比较，标准化回归系数越大，该自变量的影响力越大。由于你的数据仅有一个自变量，因此不需要参考这项结果。
对于线性回归，我在百度还有其他的回答，你可以搜索进行补充。

问题九：excel回归结果的每个值 都是什么含义，都是怎么来的？ B列是计算出的系数，是根据你的众多数据算出来的，咱们可以拿一行数据来演示。
假设你的结果页为Sheet2，数据源页叫Sheet1。根据你选的Y区域是D8：D15，X区域是H8：I15。咱们拿第8行写公式：
第8行：Sheet1!D8 ≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H8 + Sheet2!B19 * Sheet1!I8 +Sheet2!B17
带入数：7293177839≈509740.1704*120.1318482+695744.2548*30.27345376-82256847.64
第9行：Sheet1!D9 ≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H9 + Sheet2!B19 * Sheet1!I9 +Sheet2!B17
第10行：Sheet1!D10≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H10 + Sheet2!B19 * Sheet1!I10 +Sheet2!B17
...根据你的所有数据源，推出了
Sheet2!B17=-82256847.64、
Sheet2!B18=509740.1704、
Sheet2!B19=695744.2548
三个系数。
(注意公式里的字母I 和 数字1的区别)

关于多元线性回归用spss分析后结果该怎么看

R =0.765 R Square=0.585 Adjusted R Square =0.439
Std. Error of the Estimate=0.0557 这是否表明变量X对Y的解释程度不高呢
ANOVA(b)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1Regression 0.088 7 0.0125 4.023 0.007
Residual 0.0622 20 0.0031
Total 0.1498 27
a Predictors: (Constant), X7, X4, X6, X1, X3, X5, X2
b Dependent Variable: Y

Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig.
1(Constant) -0.053 0.117 -0.451 0.657
X1 -0.516 0.331 -0.359 -1.559 0.135
X2 -0.118 0.154 -0.242 -0.768 0.451
X3 -0.022 0.033 -0.192 -0.660 0.517
X4 0.014 0.008 0.314 1.816 0.084
X5 0.160 0.047 0.928 3.381 0.003
X6 -0.008 0.050 -0.033 -0.169 0.868
X7 0.015 0.008 0.316 1.823 0.083
a Dependent Variable: Y
只有X5的t 小于0.05，是否只有X5有意义？到底应该如何分析？

第一步：首先对模型整体情况进行分析

包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。

第二步：分析X的显著性

分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。

第三步：判断X对Y的影响关系方向及影响程度

结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。

第四步：写出模型公式

第五步：对分析进行总结

SPSSAU也会提供智能分析建议，方便分析人员快速得出分析结果。

参考技术A 多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性，如果没有共线性，然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系，这些之后才可以做多元线性回归

所以只看你现在的结果，的确只有x5才有意义， 所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断，这样的结果是否正确，如果不正确需要重新进行本回答被提问者采纳 参考技术B 蛤蟆跳井