多元回归的F值大于0.05什么意思-搜答案-百度作业网

用excelf分布函数

回归是统计分析的一种,多元回归分析是多元统计分析的一种.

原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦再问：也就是说，原假设是x1的系数为0，而不是我自己设置的那个假设吧？我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设，那就互相矛盾了再答

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.

说明没意义

你说的是哪个p值呢,ANOVA里的p值要小于0.05,才说明方程有效.后面的系数,B值对应的P小于0.05说明该系数比较有效.

p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源想要更多的了解,建议你参照Minitab软件再问：我的二元回归曲线方程中，一个因变量的P值小于0.05，另一个因变量的P

这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...

结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距（常数项）,其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应

一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系

当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.

t值没有多大意义最重要的是p

%首先输入下列系数：f = [13 9 10 11 12 8];A = [0.4 1.1

可以~回归以后再看是否出现自相关、异方差、多重贡献等问题,再修正就行了~再问：我在spss里面用的逐步回归，这个变量进了回归方程，可是和自变量的相关性很低，所以不知道可行不可行！再答：首先逐步回归应用

SPSS（StatisticalPackagefortheSocialScience）－－社会科学统计软件包是世界是著名的统计分析软件之一.20世纪60年代末,美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早

对于你这个问题,很简单,你只需要将c=1-a-b带入到你的方程组中去,消去c,只有a,b的.那样就解决了约束条件.

1.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2.Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2.所以回归前可收

多元回归问题：对于一组变量（x1,...,xp；Y)作了n次观测,得到：(xi1,...,xip；yi),i=1...n；Yi=β0＋β1xi1+...+βpxip+εi,i=1...n；构成p元回归

多元回归分析中,要求所有变量须为等距尺度(或译区间尺度,intervallevelofmeasurement),或者是“0/1”(自变量).如果变量的值仅属名目尺度(nominal),亦即“1,2,3

相当于没有找到预测变量,看你是分析影响因素还是预测,影响因素的话r2没必要特别高的,预测要求大于0.7