EXCEL回归显著性

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

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!

有helpestat

以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.

先进性复共线性检验,如果变量之间复共线性特别大,那么进行岭回归和主成分回归,可以减少复共线性,岭回归是对变量采取了二范数约束,所以最后会压缩变量的系数,从而达到减小复共线性的目的,另外这个方法适合于p

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

x=[143145146147149150153154155156157158159160162164]';X=[ones(16,1)x];增加一个常数项Y=[88858891929393959698

你有没有统计软件,SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行,点击工具-数据分析（没有的话,先选中加载宏-选中分析工具库,之后就会出现数据分析）-在里面找到“回归”,然后就可以出来啦.

我用origin给你拟合了一下,不是一次的,是二次的.以下是拟合结果：[2006-6-1209:15"/Graph1"(2453898)]PolynomialRegressionforData1_B:

为了研究实际问题,我们往往要寻找共处于一个统一体中的诸多因素之间的相互联系、相互制约的客观规律.我们把共处于一个统一体中的诸多因素称为变量,把它们之间相互联系和相互制约的客观规律称为系统中变量之间的关

你是想调整数据呢还是想调整什么呢?线性回归时候,相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度.但是自变量对因变量不显著的话,只能说明自变量多因变量影响不大,可以考虑换其他的跟因变量关系更加大的变量.或者在

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距,作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著,而截距差异显著.这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验?如何在R软件中实现?为此,我

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

看系数后面最后一项p值,代表了显著性水平,一般小于0.05便可以接受.不过要注意整体模型是否满足古典假设,进行检验,看有无多重共线性,自相关,异方差.检验修正完成后才能彻底地判断是否接受.

看来LZ应该是刚开始作统计分析啊,其实里面的数据还是比较简单的,第一行MultipleR表示R^2的值,第二行则表示R值,第三行表示调整R方,一般R^2是衡量回归方程是否显著的决定因子,但只是一方面.

显著性在你给的条件下没有定义.首先OLS的多元回归,实际上是这样：解方程y=b0+b1x1+b2x2,如果你的数据多于m+1个（我们就以你的这个例子说吧,就是多于3组数据,比如100组),这个时候方程

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

就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度