回归b值 常量还是因变量

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/18 09:32:03
回归b值 常量还是因变量
spss回归分析中 模型的 常量 sig值高于0.05 这个回归还有效么?

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:

回归方程求b值的公式

有的公式中“b”指的是系数,而有的公式指的是常数.常数“b”的值是在求出系数“a”后,用公式b=y平均-a*x平均来计算.若欲求系数“b”,公式好复杂,给你个链接自己看吧.http://baike.b

关于SPSS做多元线性回归,怎么去看自变量与因变量之间的相关性啊,sig还是F,还是B的值?求高人指点...

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

如何用回归分析验证几个自变量对一个因变量的影响最显著的为哪个自变量?主要比较回归分析的哪个值啊!

啥意思啊据我对问题的了解做以下回答比较标准化回归系数,值最大的表示影响最大,前提是具有显著性.

求助!SPSS 做的多元回归分析 有一个两个因变量,有一个SIG值大于0.05,另一个小于0.05,

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

spss进行多元线性回归分析,显著性检验都通过的情况下,最后看哪个因变量比较重要是看系数还是看t值?

哪个自变量比较重要吗?看标化系数再问:是标准系数?那回归方程的话最后是用非标准化系数的B还是标准系数呢?谢谢~~~~(>_

多元线性回归分析问题自变量因变量都标准化再分析 还是只用标准化的自变量再用非标准化的因变量分析.

我觉着你分析的时候要么都标准化,要么就都采用为标准化之前的数据进行分析

如何输入spss自变量,因变量做回归分析,我已有excel版的自变量和因变量数据

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

Stata回归的问题Stata中,第一次回归因变量是A,自变量是B,结果是5%上是显著的,但卡方值是0.5左右,所以进行

第一次回归的模型要进行模型误设检验,如Link检验或Ramsey检验,如果检验没有通过,则表示存在遗漏变量,这时要加入控制变量.第二次回归的模型要进行多重共线性检验.很有可能你在第二次回归加入的C和D

spss回归分析t检验的系数怎么看,是看常量对应的.549还是看政党对应的.880,为啥没过

常量就是贝塔0,是回归方程在y轴上的截距,t检验的系数看变量对应的sig.越小越好,表明越显著,不用管那个常量的.

做A和B的相关和回归分析.如果相关分析中,A是自变量,B是因变量,做散点图时A是X轴,B是Y轴

y=ax+b(1)x=(y-b)/a=y/a-b/a(2)//:a≠0,也表示反函数存在.因此,做线性回归分析时,A,B谁作自变量都是可以的,但回归方程、回归系数间的关系由(1)、(2)二式确定.不管

直线回归方程公式怎么确定自变量与因变量,例如

题目说的很明白,是耕种深度对产量的影响,也就是x对y的影响.所以深度是自变量x,产量是因变量y.

回归分析因变量有多个指标怎么办

回归分析有多个因变量就需要用结构方程模型或者通径分析来解决.不可能通过回归,除非你将因变量一个一个的分析,这样的话,中间有很多交互的东西你就没有办法分析了,而且解释的时候很麻烦.如果你用通径分析或结构

多元回归分析logistics因变量的取值范围可以是连续变量吗?

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

在用SPSS进行logistic二元回归时,一直说我因变量的非缺失值少于两个.怎么改

你选择的因变量是不是只用一个值,要么都是1,要么都是0,你检查下