进入回归方程但是P大于0.05

就是你自己说的那个意思进入回归方程中的说明对因变量有影响,影响的大小要看标准化回归系数,未进入回归方程的可以理解为对因变量没影响,当然前提是你的数据符合回归分析的条件同时数据质量可靠

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.

p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源想要更多的了解,建议你参照Minitab软件再问：我的二元回归曲线方程中，一个因变量的P值小于0.05，另一个因变量的P

公式：

选择不同的回归方法和变量选择方法都可以得到不同的结果,用二变量logistic回归、有序多变量logistic回归、无序多变量logistic分别试试再问：谢谢。我先试试...

我刚刚做了线性回归分析你的变量A和B的相关系数是0.994,判定系数是0.988,是很好的你和模型了,通方差分析表分析得到F值为250.788,sig值为0.001即使相应的p值,小于0.05则认为A

表示i是从1到n变化,并将i=1,i=2,i=3,i=4……i=n时分别代入算式进行求和.上面的一杠表示平均值.你这个就是最小二乘法求系数a、b的问题.最小二乘法是处理线性回归的常用方法,你可以去网上

你有没有统计软件,SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行,点击工具-数据分析（没有的话,先选中加载宏-选中分析工具库,之后就会出现数据分析）-在里面找到“回归”,然后就可以出来啦.

一个模型是加入了那些不显著变量的,一个是没有加入不显著变量的,两个模型的残差做差,然后除以自由度,就可以算出来score了.再问：变量为x、y、z、m、n、q，m显著性p值最小，先进入方程，如图，然后

系数是否标化没有太大关系.你这个系数的P值都过大,也就是说对于系数的假设检验都接受了,说明你的这几个自变量对因变量的影响不大.改进的话最好先对数据做好预处理,再就是考虑下是否用回归方法.你这里面的“目

答：求和符号"∑".符号"∑"读作"西格玛",常用作求和,"∑"（∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有一个ai)读作"西格玛ai从i=1到i=n","∑"（∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有

如果有多个自变量,这个自变量与因变量相关系数高,但是该自变量与其他的自变量高度相关,那么这两个自变量就有一个不能进入回归方程.

y^=-1.3571x^+7.7143R^2=0.9112这是用工具软件（excel)计算的.若需要手工计算步骤,请追问.

用EXCEL作线性回归,得到回归方程：             &nb

解题思路：先求出横标和纵标的平均数，利用公式求出线性回归方程的系数解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prc

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

R表示相关系数Y表示显著性检验的置信区间

步骤：　　1.列计算表,求∑x,∑xx,∑y,∑yy,∑xy.　　2.计算Lxx,Lyy,Lxy　　Lxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ)　　Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ)　　Lxy=∑(x-xˇ)(

是依据误差的平方和最小这个条件来求回归系数的.比如一元的,y=ax+bE=∑(y-yi)^2=∑(axi+b-yi)^2将a,b看成变量,则E的最小值需有其偏导数为0,即E'a=2∑(axi+b-yi

我们以一简单数据组来说明什么是线性回归.假设有一组数据型态为y=y(x),其中x={0,1,2,3,4,5},y={0,20,60,68,77,110}如果我们要以一个最简单的方程式来近似这组数据,则