作业帮spss回归分析如何判断拟合程度
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/22 12:45:07
利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.
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
用因子得分FAC1-1做回归,那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数,你可以参考网上的文献,另外新生成的因子是不相关的,不用做相关分析了
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
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
先做相关分析,出表看相关关系analyze-correlate-bivar..选变量中介变量m世界主义倾向这三个变量的回归相关关系y=cx+eM=cx+ey=c`x+bm+e还是用多元线性回归在看自变
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
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有点低.你有几个变量再问：四个自变量，两个控制变量，两个因变量。拟合度和变量个数有关系？再答：如果是管理学的实证分析拟合度不是最重要的问题再问：这样啊，我是学管理的，顺便问一下，用spss做回归分析的
按照回归的表现形式：线性回归与非线性回归研究一个因变量与一个自变量之间的相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续.相关
现实中的很多现象可以划分为两种可能,或者归结为两种状态,这两种状态分别用0和1表示.如果我们采用多个因素对0－1表示的某种现象进行因果关系解释,就可能应用到logistic回归. Logistic回
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
做有序回归,不是去看R2,没用的coxandsnell是伪R2,已经不是你理解的R2了我经常帮别人做这类的数据统计分析再问：那应该看哪个呢？可不可以说一下这三个表分别表示什么意思呢？
y=constant+b1x+b2x^2你是数据对应不上,我看不清楚应该是y=751.110t+（-824.944）*x+282.812*x^2
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
自变量的地方选入多个变量就可以了.
这个问题我刚回答你了,你重复问问题了我替别人做这类的数据分析蛮多的
2、各个自变量之间存在共线性问题,冲销了对因变量的影响,建议看单个自变量的T值,把不显著的剔除.然后,逐步回归,看哪个自变量加入后使得整个模型的拟合优度降低.3、只看R²不行,还要看adjR
打开SPSS,输入数据,再选择分析——回归分析,多元回归