回归分析中F值的P值
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/17 02:28:24
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
我看不懂这个表,你需要进一步解释再问:解释:一种疾病由两种因子判定,AIB1和HER-2,两种因子都有阳性(+)和阴性(-)两种状态,如下图,请帮我分别计算下面两表的logistic回归分析,要r值,
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
wald下就为wald值sig.下就为所求的P值
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
你说的是哪个p值呢,ANOVA里的p值要小于0.05,才说明方程有效.后面的系数,B值对应的P小于0.05说明该系数比较有效.
p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源想要更多的了解,建议你参照Minitab软件再问:我的二元回归曲线方程中,一个因变量的P值小于0.05,另一个因变量的P
是不是偏相关系数啊
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
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
系数是否标化没有太大关系.你这个系数的P值都过大,也就是说对于系数的假设检验都接受了,说明你的这几个自变量对因变量的影响不大.改进的话最好先对数据做好预处理,再就是考虑下是否用回归方法.你这里面的“目
第二张表的Coef代表回归系数:SECoef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
方差分析中P为0.000仅表示P小于0.00005.当P小于0.05时表示回归方程明显优于随机猜测(准确地说是优于截距,也就是优于使用观测值的平均值),这是好事,代表你的回归方程是有用的!反之则表明使
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
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
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