回归统计 "multiple R" 有什么用

就是说这些参数都相等.第一幅图原假设是C2=C3,然后3个检验测试结果的p值都远远大于0.05,那么无法否定原假设,认为C2=C3.下面的都同理,你的p值都在0.5附近,大得很.每幅图的第二个表是告诉

a和b上面的“^”叫a角、b角,是指估计值的意思再问：谢谢你的插图。另外在当a和b上有角标时，该怎样读作呢？例如像算数平均"-"在a上，叫a拔。那这个估计值叫什么呢？

解题思路：5.首先算出共有的情况总数，然后计算出抽到左手写字的情况数，后者除以前者即可。6.先将数据按从小到大排列，然后根据定义即可判断。解题过程：

第一个平方和衡量的是被解释变量(Y)波动的程度或不确定性的程度.第二个平方和衡量的是被解释变量(Y)不确定性程度中能被解释变量(X)解释的部分.第三个平方和衡量的是被解释变量(Y)不确定性程度中不能被

lxx表示一组数据（x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),.(xn,yn)中,xi的平方和：即lxx=x1²+x2²+x3²+.+xn²;lxy=x1y

令x+1=y,则f(y)=y2-4y-4,y属于[t,t+1].1.当t

点击工具,调用里面的数据分析项,出来一个对话框,选择里面的回归项按要求做就可以了.如果工具菜单项下没有数据分析项,则需要点加载宏,在随后出现的对话框中选中分析工具库后确认即可.

在这地方有些说不清楚,我给你找到这个例子,说的比较明白,你看看：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4af3f0d20100byr9.html

回归中,一个变量能解释另一个变量的百分比是决定系数,它等于相关系数的平方.这里决定系数=0.5^=0.25,也就是Y的25%可以由X来解释,解释不了变异百分比的=1-0.25=75%

检查一下你的矩阵长度是否一致吧!

自由度就是出来的那个回归方程y＝b＋a8×x8＋a8×x8＋.比如你回归方程有俩变量,只允许其中一个也就是回归的自由度是变量数8－8＝8.类似的,残差的估计是基于样本容量的,有一个自变量的话就是n－8

这是为了检验回归方程有没有统计学意义,比如你建立了一个回归方程,对方程进行检验时,p大于0.05,这时候这个回归方程没有统计学意义.统计学意义不等同于现实意义.我举个例子,在某一度假村,把蚂蚁的数量与

100多元的,你看按键右侧有一溜框线的（里面有n、求和字母、带杠x）,就是能进行数理统计的计算器.

直线回归方程：当两个变量x与y之间达到显著地线性相关关系时,应用最小二乘法原理确定一条最优直线的直线方程y=a+bx,这条回归直线与个相关点的距离比任何其他直线与相关点的距离都小,是最佳的理想直线.回

相关系数0.6以上说明具有相关关系,0.8以上说明具有高相关.　　回归方程分很多种,最常见也是最简单的就是一元线性回归,也就是你所谓的一条直线的形式.　　相关系数和回归系数是有联系的,他们有倍数关系,

选择2.随着解释变量的增加,无论解释变量是否真的与被解释变量相关,R²都会提高引入调整后的R²,则可以度量“真正的相关性”,它不会随着无关解释变量的引入而显著提高.校正的R方=1-

看Sig值都小于0.05,你这个回归模型变量间的线性关系很显著,但是误差肯定是有的,只是你这个模型应该挺小的.我们一般做回归分析,只是说因变量跟自变量之间的关系,并没有因是量跟误差项成线性关系这种说法

重复测量方差分析,具体可以找我分析的

没有几何解释这个说法你说的beta对应于的OR吗?R2越接近于1越好我替别人做这类的数据分析蛮多的

therangeofelimanatingtheerrorbyusingunitarylinearregressionstatisticalmethod