作业帮回归方程的线性关系显著
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/25 00:20:13
不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了
当然不是,R2是用来衡量解释变量对被解释变量的解释力的,显著性需要看回归系数的t统计量或F统计量,看起在选点的显著水平下是否显著.再问：作者认为种子重量每增加1g发芽率就提高2.17%，对吗？再答：那
Excel中的TINV函数计算,TINV(0.05,6)=2.447.既然t的绝对值用同样方法,可以测试其他每个自变量的统计显著性水平.以下是每个自变量的t
你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.
简单和你说吧首先看方差检验表,通过检验了说明回归方程可靠性强,反之则不强,回归系数的检验是说明自变量是不是对因变量真的有影响!
回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.
a是函数在y轴上的截距,代表“古董”的原价（就是年数为零时,古董的价格）,b是古董每年升值的价格（变化率）.
┃x┃3┃4┃5┃6┃∑=18x1=4.5┃y┃2.5┃3┃4┃4.5┃∑=14y1=3.5┃xxy┃7.5┃12┃20┃27┃∑=66.5┃x²┃9┃16┃25┃36┃∑=86∴b=（66
公式：
如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.
以下是使用“深南雁”牌子计算机的歩骤如果有说明书的话可以看说明书线性回归里有两个变量X和Y输入时,先按MODEMODE3（貌似是这个英文,总之开头有M）之后按X1,Y1（即是你要输入的数字,记得按逗号
简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验
这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验
答：求和符号"∑".符号"∑"读作"西格玛",常用作求和,"∑"（∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有一个ai)读作"西格玛ai从i=1到i=n","∑"（∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有
自己在报告里面手工加进去好了spss结果除了相关分析会自动加上去*之外其他的都不会加上去的
把数据输入excel中,使用数据处理选项,选择线性回归,勾选显示公式和拟合度,会自动显示图和回归方程.
不能拒绝二次adm项系数为0的假设所以不显著你可以看看二次回归和一次回归R方的差异如果不大说明一次v即可.再问：但是R^2很大啊。。。再答：一次和二次的R方差异是多少?再问：相差不大。。。
步骤： 1.列计算表,求∑x,∑xx,∑y,∑yy,∑xy. 2.计算Lxx,Lyy,Lxy Lxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ) Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ) Lxy=∑(x-xˇ)(
斜率和截距啊你的意思是怎么计算a和b?用excel中的linest函数
我们以一简单数据组来说明什么是线性回归.假设有一组数据型态为y=y(x),其中x={0,1,2,3,4,5},y={0,20,60,68,77,110}如果我们要以一个最简单的方程式来近似这组数据,则