回归分析中F-搜答案-智慧作业帮

这个F值不是用来检验R平方的.看图,不明白再来问我.再问：R的平方我明白，F检验是检验模型整体的显著性吗？R的平方只是检验模型的一个评价指标，它本身是不用检验的，是吗？再答：对的，但是我们在判断模型的

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：

k为自变量个数,n为样本含量n-k-1为自由度比如总共有10个人.则n=10每个人检测自变量x有：血压、体重、腹围.则k=3因变量y为：是否患有某病.需要做血压、体重、腹围和是否患有某病之间的回归关系

F值和T值多少没有绝对的标准的.主要是看你的回归模型是否合理.在进行回归分析之后还要进行残差分析,看模型是否存在异方差,自相关,多重共线性等问题.若是存在异方差、自相关等问题,有可能会高估t值,F检验

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

F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做

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

analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.

F检验是对整个方程的检验,sig.=0,说明整个回归方程是显著的.T检验是对各个系数包括常数项的检验,sig.大于0.05的话,一般认为这个系数不显著,如果题目要求对系数进行T检验的话,那是必须舍去的

A.自变量是给定的,因变量是随机的

强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析,忽略缺失值的影响.逐步回归法又分为前向和后向逐步,前者是一个一个地添加自变量,后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大,就把那个自变量

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

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

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

你先找到自变量和因变量,就可以直接利用SPSS中的曲线回归中logistic的模型拟合就可以了

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