SPSS做回归相关系数B值为0.000

线性回归的r达到显著水平,说明回归是有效的.大多数自变量的回归系数不显著说明这些自变量的预测力度并不理想.可能是回归方法的问题,楼主用enter这种方法回归就会出现这种情况,改用stepwise或者是

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

在菜单中找到analyse,regression,选择linear就可以了,打开对话框,选择自变量,因变量,OK就可以了

要做的内容很多了,除了正态性、残差分布情况,还要计算多重共线性,然后得到模型,可能还要做预测我替别人做这类的数据分析蛮多的

多元回归中,自变量对因变量有没有影响,影响大小,主要看显著性检验,即P值.P值小于0.05,则通过了检验,认为该因素对因变量有显著影响.对于通过了影响的自变量,如果要比较哪个影响大,哪个影响小,除了看

这里有一个例子,照着做就好了再看结果中的t值与F值的大小,t值越靠近1越好（但是要小于1）,F值越接近0（但是要大于0）越好!CurveEstimation过程8.2.1主要功能调用此过程可完成下列有

这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(8-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这

由于在回归系数b的计算公式中,与相关指数的计算公式中,它们的分子相同回归系数为0

sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高

毒力回归方程是什么,回归系数中的R表示负相关系数,R的平方是表示自变量能够解释因变量的变异程度.请详细说明你的问题,或许我能帮你解决.

可以做的,你操作可能有误我替别人做这类的数据分析很多的再问：改论文题目了

多元线性回归之前不能做数据标准化处理,否则会出现错误的结果.标准化之后自变量和因变量数列几乎相同或者是相差无几了,所以常数项肯定几乎是0

不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢再问：开始的时候我纳入了控制变量啊，我把所有的变量一起弄进去做线性回归，各变量之间相关

给你举个例子吧2*2的表格那么你就把第一个变量分为1,2两个.第二个变量也分为1,2两个.然后把人数或者其他的它们对应的数字输入到spss第三列,然后把数字加权.2*2的表格就有四种方式.注意数据不要

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

回归直线-∞＜b＜+∞相关系数-1≤r≤1.

模型摘要模型RR方调整的R方估计的标准差1.838a.703.5057.00366a.预测变量:(常量),综合指标Z,附加济掺量,水灰比,砂率.ANOVA(b)模型平方和df均方F显著性1回归695.

这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(1-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这

你这个表里只有回归系数的信息你所要的相关系数应该在上一个表中R方是确定系数R就是你所说的相关系数了你自己找找看上一个表有没有一个R傎,那就是相关系数了

相关系数的定义：度量两个随机变量间关联程度的量.相关系数的取值范围为(-1,+1).当相关系数小于0时,称为负相关；大于0时,称为正相关；等于0时,称为零相关.所以要先假设检验