origin 回归结果中Adj.R square什么意思

看Adj.R-Square的数值,越接近1代表拟合结果越好.表中的StandardError是每个参数的误差,不能作为整体拟合结果的判据,只能说明该参数的拟合结果误差.比如你的参数：B1=670.19

第二个表说明拟合度,0.996,接近1,说明模型拟合不错；第三个表看F值就好,相当大,在95%甚至99%置信度下显著；第四个表说明自变量X（营业收入）系数为0.891,并且是在95%甚至99%置信度下

origin\x09[英]ˈɒrɪdʒɪn\x09[美]ˈɔ:rɪdʒɪnn.\x09起源,根源;出

看到R^2想到的是数理统计里的显著性分析,意思是验证假设是否合理的一个指标,越接近1越好.公式不记得了,还是非线性的,并且有不止一种检验方法吧.

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

对!SPSS回归分析中AdjR方指的是调整R方

R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高

（1）中F伴随的p值小于0.001,是怎么看出来的?（2）常数在0.005下显著,以及x1在0.001下显著是怎么看出来的?就是看最后一列的sig值,就是P值.它小于显著性水平,比如0.05,就显著.

变量进入回归方程需要两个两个条件：能够提高方程的解释量、能够使方程最为简化.因此,如果一个变量加入后解释量仅仅由90提高到91,那么多数情况下这个变量不会被纳入.是否被纳入方程,就要看后面的检验值t值

在循环中加一个赋值语句,比如a=Array[10,10]For[...在合适的地方a[[k]]=那个值...]最后把a输出就是那许多值了.也可以用Reap和Sow命令.

木有一个变量是显著的……所有变量的p值都好大的说~整个模型的p值也很大……结论就是这个模型本身统计不显著,各个变量也不显著.看回归分析结果,你先看右上角那个prob>F,那个是对整个模型的检验,如果这

CONFICIENS 中的B 就是回归系数,另外应注意SIG值应小于0.05,MODEL SUMMARY中的Adjusted R square&nbs

一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上.二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显

是不是系数（参数）没有设定初始值?初始值就是随便附一个值,你就填1好了.

首先来说明各个符号,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

结果的前两行表示模型的类别,LZ采用的为randomeffect随机模型,截面变量：province,样本数目310.群组数目31,也就是每组10个观测值.3-5行表示模型的拟合优度,分别为withi

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

是一个标记,告诉你它代表了你的模型里的常数项和自变量的含义,表格下面写了的

R-squared0.66325Meandependentvar5.123810AdjustedR-squaredS.D.dependentvar3.694984S.E.ofregressionAka

输出到数据集之后用Format定义长度　　formatXXX7.4再问：将回归结果输出到数据集的程序是怎么编写的？此外，因为我的因变量是计数变量，如果要用GLM-possionregression或者