回归模型效果显著sig

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：

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SPSS仅在线性回归中设置了共线性检验,而在logistic回归中并未设置共线性检验,我的理解是没有必要,因此不需要考虑这个问题.对于分类自变量,唯一需要注意的不要产生哑变量陷阱而造成共线性,只要你不

多元线性模型即可再问：为啥呢？有什么依据说明他们就是线性相关吗？再答：你用逐步回归剔除不显著的自变量，保留显著的，不就行了吗SPSS里面固有的模型很多的，一般情况下高次的不要用，因为误差大

要看sig值,那个就是P值,如果是小于0.001,一般情况下是显著的再问：不是说sig只要小于0.05就行么？再答：对的，看是在什么水平下，0.05也行再问：只要看sig么？其他值都不用看了？再答：是

这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(8-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

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

说明变量没有意义哦,你可以选几个变量纳入进去分析试试再问：先做“要因分析”，然后以分析出的“要因1,2,3，4”为变量进行回归分析。结果，“要因1”sig为零，“要因2,3，4”sig值却都严重偏大！

如果你说的是软件操作阶段呢,那么你在回归程序中加入一个变量字母C就可以了如果你说的是回归后的成品,即模型就是没有常数项的模型比有常数项的模型对显示的经济状况拟合得更好（或者常数项无法通过t检验）,那么

关于模型整体F值为170.302,此F值下的概率Sig为0.0000,即接受H0的概率为0.0000,H0的假设为模型不显著,所以接受H1,该模型显著关于系数t值和Sig的含义同上,结论不变标准的线性

%首先输入下列系数：f = [13 9 10 11 12 8];A =  [0.4 1.1

别这么泛泛的问,把具体的模型和数据贴出来.如果受字数限制,可以把文件传到网盘,然后贴出链接.再问：例如，回归方程为y=a+b*x1+c*x2+d*x3这种的模型，其中y、x1、x2、x3是等大矩阵，求

非线性回归预测法/非线性回归分析（NonlinearRegressionAnalysis）非线性回归分析是线性回归分析的扩展,也是传统计量经济学的结构模型法分析.在社会现实经济生活中,很多现象之间的关

logit回归的结果一般不去太在意方程.数据发我,我看看再问：大哥（姐），做财务预警模型要有ST公司，我想问一下找得到30或35家2010年被首次ST的公司吗？

在workfile里点击右键选newobject出来对话框选series然后命名y输入数据即可输入数据时用右键点击单元格选edit就能输入了

在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01

你的是什么数据,截面数据还是时序数据,预测后面几个?预测之前要先扩大样本量.假如你总共有70个数据,都是截面数据,要预测后面三期即在命令窗口中输入expand173回车你应该是用最小二乘法估计的吧,假

就是你说的意思,校正模型是针对整体方差模型检验的结果,并判断整体方差模型是否显著的,因为你现在只有一个自变量,所以校正模型参数跟你的国籍变量参数一致,如果有多个自变量的时候,就会不同的,而且多个自变量

1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型文献来源2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素