作业帮spss中多元回归分析的逐步回归
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/13 03:45:06
你得出这个模型的方法是进入法,R系数为.746,R方.556表示解释因变量R的比例为55.6%,模型虽然显著.但是回归系数没一个显著,标准回归系数没一个显著,因为回归系数的t检验,sig值都大于.05
最后一个
截图就不做了,说下大概的操作,1、在spss里variableview里,输入5个变量名称,可用中文.2、然后在dataview里分别录入5个变量对应的数据3、点击analyze--regession
需要分析的太多了,你得把结果截图,贴出来,这样大家就能给你分析了
你看每个变量的sig值,如果小于0.05,就说明该变量对因变量有显著影响,反之则没显著影响,beta那一列是回归系数,B那一列是标准回归系数.
你的回归方法是直接进入法拟合优度R方等于0.678,表示自变量可以解释因变量的67.8%变化,说明拟合优度还可以.方差检验表中F值对应的概率P值为0.000,小于显著度0.05,因此应拒绝原假设,说明
spss一般都建议选择最后一个模型这是逐步回归的基本常识我经常帮别人做这类的数据分析的
如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向
你这个可以用sem来做普通ols做不了的另外,你要搞懂什么叫做多重回归,什么叫做多元回归,我经常做这类的数据统计分析
照道理是都需要做散点图的,只不过多元线性回归是采用多维散点图来看是否有线性关系
从你的回归分析系数的假设检验看出所以系数在0.05的检验水准下都没有统计学意义所以回归方程拟合的效果不好
造价是把?不建议造价,不是因为道德原因,而是造假太费功夫,很费时间,非专业人士不能做我经常帮别人做这类的数据分析的
因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性所以导致单个都相关,而在多元回归分析时会有些变量被剔除了,回归方程可以用
推测是前人的数据进行了标准化.你也用标准化数据回归试试.标准化数据可以用分析-描述统计-描述弹出的对话框中将下面的“将标准化得分存为变量”打勾.然后回归的时候用数据里面新生成的zx1,zx2.数据进行
可以建议用eviewseviews做自相关分析、异方差检验还是比较专业的
也就是说你用几个维度的平均分作为因变量,然后再用这几个维度的得分作为自变量?这样求的回归自然是r=1了,r=1说明自变量与因变量呈完全的线性关系.这就好比用自己解释自己,完全没有意义再问：你说的我明白
可以的.把P取对数后作为新的因变量,就成为线性的了.可以直接估计.
自变量的地方选入多个变量就可以了.
除了碱度R和常数项以外,其余变量显著性都极低.模型总体显著性也低.最后的P-P图上,散点聚集没有聚集在直线上结论：模型显著性不足,更改模型设定,或采用逐步回归.再问：帮我看看我的原始数据，这个如何处理
表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十.很高了.表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0.00