spss一元二次回归

图形中椭圆表示相关系数.方框表示相关性检验的P值.相关系数越接近于1表示相关性越强、你示范的数据肯定是两组一模一样的数据,所以截图中出现想过系数为1.而检验概率P值为0,这说明完全相关.

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

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

第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0

主要看t值和sig值sig是最重要的但不要忽视R2和F值我替别人做这类的数据分析蛮多的

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以

用excel先绘画出xy的散点图,右击其中一个点,然后“添加趋势线”,并“显示公式”

从输出表看,这是个多元线性回归的分析结果啊!第一列显示了有6个自变量（第一行是常数项）,因变量是什么楼主没有显示出来.第二列是分别是常数项与6个自变量的回归系数.第三列是回归系数的标准误差.第四列是标

相关分析表（Correlations）表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000)：提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决

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

一个自变量一个因变量如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归.这个是前提,现在很多人都忽略这一点直接使用的.至于判断线性方

一元回归总是可以做的,只是当斜率太小接近于0时,没太大意义而已,你用spss做一下就知道结果了.

1)R方=0.552说明存款利率作为自变量可以解释因变量（六个月后涨跌额）55.2%,Durbin-Watson=1.457表示残差自相关不强,①当残差与自变量互为独立时,D=2或DW越接近2,判断无

可以的.把P取对数后作为新的因变量,就成为线性的了.可以直接估计.

X=[ones(9,1)xx.^2];就可以了.得到b的三个值分别是常数项、一次项系数、二次项系数

R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断.Rsquare就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值

需要采用spss里面的非线性回归来设定模型然后求这个系数的再问：应该设计一个什么样的模型呢？还有那个参数设置我都不是太明白，您能介绍的再详细一点吗？再答：就按照你需要构建的这个模型来设置就好了只不过哪

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

给个邮箱再问：929451106@qq.com再答：已发，看懂了吗再问：太复杂了再答：你用的是中文版还是英文版？？再问：中文版的，不过我们要解决的问题好像和你给的那个有区别再答：主要是什么问题？再问：

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。。。