作业帮回归分析中beta值的正负说明了什么
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/27 16:20:40
就是你自己说的那个意思进入回归方程中的说明对因变量有影响,影响的大小要看标准化回归系数,未进入回归方程的可以理解为对因变量没影响,当然前提是你的数据符合回归分析的条件同时数据质量可靠
常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值（R的平方）将是不准确的,即使你重新拟合.再问：
没有这么麻烦,很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度）,然后点击>a*b>键就可以了.再问：你好，此外，我还
是说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标.
这两个图都可以用来判断变量是否符合正态分布从第一个图上来看大致上符合正太分布,下面的pp图也可以证明是属于正态分布就这么一个意思
P值是拒绝原假设的值回归系数b是通过样本及回归模型通过SPSS计算得出的,是反映当自变量x的变动引起因变量y变动的量回归系数b的检验是t检验当P
A.自变量是给定的,因变量是随机的
CONFICIENS 中的B 就是回归系数,另外应注意SIG值应小于0.05,MODEL SUMMARY中的Adjusted R square&nbs
如果L1L3的系数不显著的话,可以不必管它,因为相关系数本身就不高0.254和0.236.虽然是两两相关,但是相关系数包含了其他因素的影响,而回归方程中的系数表示控制了其他2个变量的影响后,该变量与因
滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样
F=0.9要看相应的标准误才能决定F的显著性水平啊.F表示自变量的联合显著性.再问：我把图截上来了，您可以告诉我Multiple R、R Square、Adjusted
一天之内就可以给出解决答案拉再问：已经把数据发到你邮箱了！请尽快解答！谢谢！还有你按这个题目搜索百度知道会看到电脑软件分类也有一个一摸一样的问题。回答之后去那边报一声我会采纳的。加起来有160分的积分
改数据就行啊再问：往哪个方向改啊再答：不显著的方向
你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05
F测试只是说明回归方程式是有效的但是R平方显示模拟的效果并不好,拟合程度不高,应该换一种拟合方式.对回归模拟的综合判断是要把这两个方面结合起来看的.追问：那如果是这个结果这个实证研究还有意义吗对几个变
不能简单的这样看吧,你要先对数据进行单位根检验,看看两序列数据是否为平稳序列,只要是平稳的,就是同阶单整的,就可以进行协整检验了.再问：那如何进行单位根检验呢？请指教，谢谢！再答：说起来不太方便，我的
判断数据是否独立的数值,2左右就是独立统计专业,为您服务
1.所用的确定性函数不恰当2.忽略了某些因素的影响3.存在观测误差
eta不是回归出来的,是用个体与市场的协方差除市场的方差算出来的.一元回归是很简单的数学,大学里的数学课都有讲.德州仪器的计算器就带这个功能
相当于没有找到预测变量,看你是分析影响因素还是预测,影响因素的话r2没必要特别高的,预测要求大于0.7