spss回归分析r方低的原因

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

给你举个例子来说明吧左表的数据是对数年来国内旅游者的旅游花费与自由自配收入、闲暇时间的调查数据.（数据是假设的）目的：试进行多重回归分析,求出回归方程式,来年若闲暇时间没有变化,但自由自配收入较之今年

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.

楼上有位仁兄说的对,用analyse--regression--nonlinearregression做非线形回归.把你所需要的方程连同系数全部输入到指定的对话框中,我总结是这样的：1.打开SPSS2

把196个根据你们制定的标准,分为1和2,也就是全用1和2来表示.然后输进去,其他的都作为自变量.也都是按1和2两类来分.SPSS设计的不太人性化,挺简单的问题,弄的很复杂.网上有个中文教程,是PDF

对!SPSS回归分析中AdjR方指的是调整R方

可以的,f值为8.14,p值小于0.05,说明回归模型是有意义的

方偏小,理论上是不合理的,但很难说是否可行,因为这不是检验回归方程的唯一标准,建议结合F检验和T检验来确定.

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.

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那时通过什么指标来衡量的呢？

①是决定系数（R^2）R=0.993R的平方就是①②均方=平方和/df,所以②=1634530878.898/1先求④,④=②/F③=33×④⑤=1634530878.898＋③⑥=1＋33=34⑦=

这种情况很正常知道吗因为在计算相关系数时,得到相关系数0.21,说明相关性不是很强,但通过检验了,说明在总体中AB也存在这种相关关系而回归分析是,我想你应该是建立一元线性回归吧,但没有通过检验,这种一

模型可行：因为R和R方还是比较大的,说明变量相关性和解释度都高；回归模型的F检验值的概率值小于0.05,说明回归模型的拟合度极高.关于系数：系数的值表示的是自变量对因变量的影响程度.每个自变量对于因变

依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……

主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分,其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法而回归分析是为了构建一个自变量和因变量的关系模型,从而可以找到有效的预测因变量的方式所以回归分析需要有

abcde是一个问题的五个选项?是分类变量还是连续性的变量如果是分类变量需要转变成哑变量才能回归,如果是连续性的变量可以直接纳入回归中另外回归分析要看散点图呈现线性关系可以用线性回归,对因变量要求为连

你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05

你直接用SPSS的菜单上的回归就可以做了,有向导的,你跟着做就是了,最后就会得到结果,至于99.7%的参数中间有一步你可以自己改参数的

不能拒绝二次adm项系数为0的假设所以不显著你可以看看二次回归和一次回归R方的差异如果不大说明一次v即可.再问：但是R^2很大啊。。。再答：一次和二次的R方差异是多少?再问：相差不大。。。