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一元线性回归问题我做的一元线性回归:Model Summaryb\x05\x05\x05\x05\x05\x05Mode

来源:学生作业帮 编辑:作业帮 分类:数学作业 时间:2024/05/17 21:44:07
一元线性回归问题
我做的一元线性回归:
Model Summaryb\x05\x05\x05\x05\x05\x05
Model R R Square Adjusted R Square Std.Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .709 .503\x05 .420\x05 .88478193\x05 1.691
ANOVAb
Model\x05 Sum of Squares\x05 df\x05 Mean Square \x05F\x05 Sig.
1 Regression\x054.755\x05 1\x05 4.755\x05 6.074\x05.049
Residual\x054.697\x05 6\x05 .783\x05\x05
Total\x05 9.452\x05 7\x05
Coefficientsa\x05\x05\x05\x05\x05\x05
Model\x05 Unstandardized Coefficients\x05 Standardized Coefficients\x05 t Sig.
\x05\x05 B\x05Std.Error\x05 Beta\x05\x05
1 (Constant) -8.574E-7\x05 .313\x05\x05 .000 1.000
经济\x05 .349\x05 .142\x05 .709\x05 2.464 .049
从图上看出,常数项的P值为1.000,不显著了,但一次项系数显著,这样合适不?去掉常数项再做一次,得到的调整R方提高了,为0.432,得到的一次项系数为0.349,其P值为0.032,那么,得到的方程是Y=0.349X吗?这样,没有常数项,
什么叫去掉常数项再做一次?
截距是你回归出来的结果 显著性告诉你截距可以认为是0 对因变量影响微乎其微.
自变量X的系数是0.349 P值是0.049 这个结果可以接受啊.就认为是一条过原点的直线呗.
你去掉常数项 莫非是把所有数据都减掉一个常数项再回归?那么相当于方程纵向平移了一点点,截距那微乎其微的影响都去掉了,完全由自变量X来控制因变量Y 那么R方肯定变大 但只一点点而已
-8.574E-7...这真的太小太小了
再问: 但是常数项的P值不显著,直接把方程写成Y=-8.574E-7+0.349X,这样合适吗? “去掉常数项重新做一遍回归, 去掉常数项的方法为: Analyze - Regression - Linear - Options 然后在"Linear regression: Options" 对话框中将Include constant in equation项去掉即可” 这方法是我从百度知道里看见别人回答的,那问题和我的是一样的。
再答: 你可以把回归方程真实的样子写出来 然后再稍加修改得出没有截距的样子; 或者直接写出没有截距的样子 并说明为什么会是这样,这都是小细节啦,无妨大局。 spss中Include constant in equation选项是要看你的模型设立的初衷包不包含截距,这是理论上的。从数学上讲是,你想拟合的这条线(无论是直线还是曲线)是否过原点。 有些情况是非常直接就知道模型是过原点的,比如拟合吃鱼的次数和被鱼刺卡住的次数...不吃鱼肯定不可能被鱼刺卡住 所以一定通过原点 你可以大胆的把Include constant in equation 去掉; 但有些情况你不确定 比如每天抽烟的数量和未来患肺癌的可能 这不一定不抽烟就不得肺癌 所以这种情况你要把Include constant in equation加上。 你的模型是哪种情况呢~
再问: 我的Y代表资源环境子系统,X代表经济子系统,我想用一次项系数来说明,资源环境和经济是否协调,好像与截距没有关系,得出的一次项系数为0.349,是否说明资源环境子系统和经济子系统不是很协调,这样合适没?
再答: 嗯,行