线性回归看标准化系数还是非标准化系数?-搜答案-智慧作业帮

ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数

可以的

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.

由于在回归系数b的计算公式中,与相关指数的计算公式中,它们的分子相同回归系数为0

多元线性回归之前不能做数据标准化处理,否则会出现错误的结果.标准化之后自变量和因变量数列几乎相同或者是相差无几了,所以常数项肯定几乎是0

哪个自变量比较重要吗?看标化系数再问：是标准系数？那回归方程的话最后是用非标准化系数的B还是标准系数呢？谢谢~~~~(>_

标准系数是指数据标准化以后算出来的系数,非标准化系数就是用你原来的数据算出来的系数,如果你想写出你的回归方程的话,就要看非标准那一栏的B下边的系数哈.ppv课,专业的视频网站,想学spss吗?就来pp

我觉着你分析的时候要么都标准化,要么就都采用为标准化之前的数据进行分析

你的自变量都是因子分析(FactorAnalysis)出来的因子分数吧,变量单位在之前都统一标准化了,所以非标准系数和标准系数就都一样

可以不用拟合工具箱,直接用矩阵除法即可!因为为线性求a1,a2即把a1,a2当成未知数,x1,x2,Y-a0当成已知量则x1*a1+x2*a2=Y-a0,即[x1,x2]*[a1;a2]=Y-a0令矩

B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差,

我们假设测定的时候,横坐标没有误差（自己设计的样品,认为没有误差）,所以认为误差完全出现在纵坐标上,即测定值上.所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值,就好了.就认为这个直线离所有点最

其实是关系是这样的：相关系数的值=判定系数的平方根,符号与x的参数相同.只是你没发现而已.他们用不同的表达式表达出来了.所以不能一眼看出来,推导有些复杂.但是,他们在概念上有明显区别,相关系数建立在相

你的做法完全正确.a=Constant=-0.003b=1.059你这种情况b值应该是Unstandardized,Standardized的值对你这份数据没有意义.出现Unstandardized和

这个比较理论,需要求出原始数据的均数和标准差,反带入方差

你这个表里只有回归系数的信息你所要的相关系数应该在上一个表中R方是确定系数R就是你所说的相关系数了你自己找找看上一个表有没有一个R傎,那就是相关系数了

正常相关系数是只考虑两个变量之间的关系回归系数是考虑多个变量后某个自变量对因变量的影响系数

TheR-Squaredtellsyouhowmuchyourabilitytopredictisimprovedbyusingtheregressionline,comparedwithnotusi

http://baike.baidu.com/view/1129836.htm希望对你有帮助

polyfit（X,Y,1）