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如何采用SPSS对线性回归模型作出拟合优度检验

你提的方程显著性检验(F检验),变量显著性检验(t检验) 直接通过线性回归模型就能给出来了,也就是对构建的回归模型是否有效的一个检验。而同时还能输出一个调整的R²,也算是对回归模型拟合度的一个检验 但是如果要专业的检验回归模型的拟合...

利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好。

线性回归拟合优度检验就是决定系数R^2,这个值越大说明拟合的很好,不要和卡方检验的拟合优度混淆了。

多元线性回归 1.打开数据,依次点击:analyse--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...

有可能是数据本身的问题,也可能是你的分析本身是错误的,所以导致分析不出结果来

R平方值不高,表示X对Y的影响力度不够,建议可以看下还有没有其它相关关系很高的X。以及在线SPSSAU软件有智能化文字分析结果,就是对回归分析的指标进行智能化描述。

可以做的 我替别人做这类的数据分析蛮多的

这个0.97只是告诉你两个变量之间的相关性极其显著,并不是说两个变量相关性就是一次的。还有,对数、指数也是线性的吧???

第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计。 第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0.05则说明模型受误差因素干扰太大不能接受...

R²很小,说明模型解释度不给力,有可能是:1、忽略了重要变量,请再分析因变量的影响因素; 2、各个自变量之间存在共线性问题,冲销了对因变量的影响,建议看单个自变量的T值,把不显著的剔除。然后,逐步回归,看哪个自变量加入后使得整个...

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