线性回归分析中sig值-搜答案-百度作业网

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.

因为你不会spss操作,但是在那里乱在点我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：会不会是数据有问题造成的呢

sig是指的的显著性水平,就是p值,一般来说接近0.00越好,过大的话只能说不显著,这是你选择的样本和模型决定的,没法办

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值（R的平方）将是不准确的,即使你重新拟合.再问：

x=[100101.9108.2104.01102.6103.6];y=[174162.6233.8257322.4373.1];z=[88.9283.791.13127.24141.11150.37

要看sig值,那个就是P值,如果是小于0.001,一般情况下是显著的再问：不是说sig只要小于0.05就行么？再答：对的，看是在什么水平下，0.05也行再问：只要看sig么？其他值都不用看了？再答：是

说明没意义

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

是说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标.

（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.

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

说明变量没有意义哦,你可以选几个变量纳入进去分析试试再问：先做“要因分析”，然后以分析出的“要因1,2,3，4”为变量进行回归分析。结果，“要因1”sig为零，“要因2,3，4”sig值却都严重偏大！

常量系数为负是什么意思怎么分析,而且如果在显著性水平sig大于0.5这合理不?第一,常量估计值并不是负的,而是6.353.第二,其它的解释变量中,有三个系数是负值,这说明,这些自变量与因变量是反向即负

这样好.系数为零的原假设很难成立.

B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差,

回归线性分析题

解题思路：计算解题过程：因为回归系数0.8>0，所以x和y正相关，所以相关系数r大于0最终答案：略

滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和