spss线性回归分析 参数sig s.e.

这个没有是否错误这一说法,sig＞0.05,只能说明你选的自变量对于因变量没有什么解释或预测作用.当然也可能是自变量之间仍然存在共线性的问题,这个时候可以采用因子分析来解决,当然前提是你的自变量和数据

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

ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数

最后一个

sig是指的的显著性水平,就是p值,一般来说接近0.00越好,过大的话只能说不显著,这是你选择的样本和模型决定的,没法办

要看sig值,那个就是P值,如果是小于0.001,一般情况下是显著的再问：不是说sig只要小于0.05就行么？再答：对的，看是在什么水平下，0.05也行再问：只要看sig么？其他值都不用看了？再答：是

F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做

如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向

可以的,f值为8.14,p值小于0.05,说明回归模型是有意义的

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

（1）中F伴随的p值小于0.001,是怎么看出来的?（2）常数在0.005下显著,以及x1在0.001下显著是怎么看出来的?就是看最后一列的sig值,就是P值.它小于显著性水平,比如0.05,就显著.

造价是把?不建议造价,不是因为道德原因,而是造假太费功夫,很费时间,非专业人士不能做我经常帮别人做这类的数据分析的

因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性所以导致单个都相关,而在多元回归分析时会有些变量被剔除了,回归方程可以用

说明变量没有意义哦,你可以选几个变量纳入进去分析试试再问：先做“要因分析”，然后以分析出的“要因1,2,3，4”为变量进行回归分析。结果，“要因1”sig为零，“要因2,3，4”sig值却都严重偏大！

推测是前人的数据进行了标准化.你也用标准化数据回归试试.标准化数据可以用分析-描述统计-描述弹出的对话框中将下面的“将标准化得分存为变量”打勾.然后回归的时候用数据里面新生成的zx1,zx2.数据进行

这样好.系数为零的原假设很难成立.

在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01

直接把E和logp两个变量放入SPSS,再回归求出参数值a和b.当然,还是进行拟合优度检验和显著性检验,以及必要的自相关和异方差检验,模型结论才可靠.

首先进入SPSS的regression下面的linear做多元线性回归,这里选入所有的自变量,并在statistics下面选择输出的相应量,输出检验异方差的DW值和检验多重共线性的VIF值,根据结果来

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