spss求估计的回归方程

如果是做线性回归,用Linear过程,将自变量、因变量设置好,还可以设置自变量的选入方法,OK以后,它就会出来你想要的结果.有回归方程的检验,你要的回归系数t检验,R平方等等.

1,画散点图,可以看出是个抛物线,也就是个一元二次方程.还不确定的话,可选择回归--曲线估计,把所有的回归模型全选上,拟合后看R2,最大的为二次方和立方,立方的第四个参数为0,所以实际上还是个二次方.

一个是把不显著的变量剔除,另一个办法是选择更适合的估计方法,比如加权最小二乘法.第三个是模型中存在多重共线,使用逐步回归、岭回归、主成分回归等方法进行处理.若有帮助,请及时采纳,谢谢.统计人刘得意再问

就是系数加上变量这么来写啊,比如0.196VAR00002-0.152VAR00003-.我替别人做这类的数据分析蛮多的

复相关系数R-squared=0.0023,太低了,低于常用临界值0.1,说明模型有问题,自变量的解释力太差.另外,虽然方程勉强显著,但只有变量b11具有统计显著性.回归方程：y=35.19781+b

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

打开SPSS,输入数据,工具栏选择分析,再选择回归,再选择曲线估计,弹出窗口,填入因变量与自变量,然后在模型选择Logistic.如果你是想做曲线拟合,那你就把所有模型都选上,只做Logistic,就

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.

最小二乘法http://www.soku.com/search_video/q_%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E6%95%B0%E7%90%86%E7%BB

标准系数是指数据标准化以后算出来的系数,非标准化系数就是用你原来的数据算出来的系数,如果你想写出你的回归方程的话,就要看非标准那一栏的B下边的系数哈.ppv课,专业的视频网站,想学spss吗?就来pp

标准化的回归方程即：每月生活费=0.575*伙食费用+0.419*娱乐费用再问：我知道了，应该回归方程应该是y=-0.942+0.915x1+0.432x2,R₂是多少？表示什么？再答：回

模型可行：因为R和R方还是比较大的,说明变量相关性和解释度都高；回归模型的F检验值的概率值小于0.05,说明回归模型的拟合度极高.关于系数：系数的值表示的是自变量对因变量的影响程度.每个自变量对于因变

你要看系数的这个表格我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：已经会了，谢谢

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

这个问题我刚回答你了,你重复问问题了我替别人做这类的数据分析蛮多的

回归方程：时间=173.817-10.802*中青年的浓度+8.268*老年组的浓度从调整的R方=0.878看,因变量的变化有87.8%可由自变量来解释,拟合优度很好,从方差分析表看,F=83.960

因为用公式编辑器做出来的公式粘不过来,我就直接给你传了张图片上来:） 不好意思,图片中最后一行“拒绝”二字去掉啊.

你直接用SPSS的菜单上的回归就可以做了,有向导的,你跟着做就是了,最后就会得到结果,至于99.7%的参数中间有一步你可以自己改参数的

按照标准程序,需要将得出的各个参数代进回归方程中才能得出预测结果.不过,在SPSS中这个过程可以省略,而由SPSS代劳：在Logistic回归主对话框中点击Save键,在PredictedValues

这个问题很难啊