回归模型的检验,怎样根据sig值判断各个自变量的系数是否显著?

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.

我当时就是按这个格式答题的

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：

DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验D-W检验：德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法,其公式为：D-W=∑(Et-Et-

我还记得第二个问题的答案：等价

举例说明：能量方程,E＝M*C^2对等号两侧同时去log：lgE=lgM+2*lgC此时Y（lgE）和X（lgM,lgC)之间就是线性的.

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.

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

这个表是方差分析表,也即F值检验,一般看检验结果,都是看F值对应的概率值,即sig值,两个数据表达的检验结果一样,但不是同一概念.上面的表格F值对应的sig值是0.000

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

对于自变量可以是虚拟变量也可以不是不是必须的--···因子分析的检验通过了么那个要大于80%的那种没有数据凭空说····无法判断

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那时通过什么指标来衡量的呢？

chisq.test()这是R自带的函数原假设H0:p1=50%p2=30%p3=20%,现在观察值是0.550.250.20那么输入chisq.test(c(0.55, 0.25,&nbs

看prob值,小于0.05就说明自变量在5%水平上显著一般T值越大P值越小你的模型DW值偏小,说明存在自相关其他方面到没有问题再问：������Ȼ����Ӧ��ȥ��һ�������

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

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？

主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果

t、f检验再问：给详细点，T检验全称，代表的意义，怎么算通过检验，F检验也一样，已经加分了，给出来分就给你再答：t检验的全称就叫t检验，这是数学方法，不是语文概念。t检验的公式见教材，这里写不了p小于