1楼:匿名用户
线性回bai归分析的主要步骤:du
1、画出y与x的散点图,
zhi从图形上分析两个dao
变量的相关性(版这点你没有做)
2、权r值=0.584是两个变量的相关系数,该值目前不大,说明相关性不好。
r方=0.341是判断拟合优度,该值目前也太小,说明拟合性不好。
3、f值=8.191,sig.=0.009,判断方程的显著性,目前该值(sig.=0.009)较好
4、回归系数的检验,t值对应的sig=0.009较好,但t值怎么会是负的呢?或许你的样本量太少的缘故。
总之,你的模型可能是无效的。
spss回归分析t、f值分别代表什么呀?
2楼:统御近距离
r方为决定系数,即拟合模型所能解释的因变量的变化百分比。例如,r方=0.810,说明拟合方程能解释因变量变化的81%,不能解释的19%。
f是方差检验,整个模型的全局检验,看拟合方程是否有意义
t值是对每个自变量进行一个接一个的检验(logistic回归),看其beta值,即回归系数是否有意义
f和t的显著性均为0.05,
回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《spss回归分析》介绍了一些基本的统计方法,例如,相关、回归(线性、多重、非线性)、逻辑(二项、多项)、有序回归和生存分析(寿命表法、kaplan-meier法以及cox回归)。
spss是世界上最早的统计分析软件。1968年,斯坦福大学的三位研究生normanh.nie,c.hadlai(tex)hull和daleh.bent成功地进行了研究和开发。同时成立了spss公司。
扩展资料:
原理:这种表示取决于变量y中可由控制变量x解释的变化百分比。
决定系数不等于相关系数的平方。这个和相关系数之间的区别是如果你去掉|,r|等于0和1,
由于r2
决定系数:在y的平方和中,x引起的平方和所占的比例为r2
相关程度由决定系数的程度决定。
在多元回归分析中,决定系数为路径系数的平方。
表达式:r2=ssr/sst=1-sse/sst
其中:sst=ssr+sse,sst (total sum of squares)为总平方和,ssr (regression sum of squares)为回归平方和,sse (error sum of squares) 为残差平方和。
3楼:匿名用户
t值、f值都是判断显著性的过程值,重点看p值即可。
f值用于判定模型中是否自变量x中至少有一个对因变量y产生影响,如果呈现出显著性(看p值),则说明所有x中至少一个会对y产生影响关系。
t值用于判断每个自变量的显著性,如果显著则说明该变量对模型有显著影响。
可是使用spssau进行分析,直接得出文字结果及标准格式数据。
4楼:匿名用户
r表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接近1说明模型越好。但是,你的r值太小了。
t的数值表示的是对回归参数的显著性检验值,它的绝对值大于等于ta/2(n-k)(这个值表示的是根据你的置信水平,自由度得出的数值)时,就拒绝原假设,即认为在其他解释变量不变的情况下,解释变量x对被解释变量y的影响是显著的。
f的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若f>fa(k-1,n-k),则拒绝原假设,即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响,反之,则无显著影响。
如果,你只改r值,我想是可以看的出来的。你的f的值和t的值都是有问题的,如果只改r值,怎么可能在f的值和t的值都不合理的情况下,拟合优度却突然变的很高。
5楼:陶李昶
首先r太小
f值是整个回归模型的显著性
t是各个自变量的显著性
你这里没有给出各个自变量的,你可以把里面的回归不好的自变量剔除掉再回归试试
另外sig太大了,你这模型是无效的
6楼:我是老才不坏
你这是**的问题。给你找个人,你问他吧。巴菲特股神巴菲特,想必你对这个人是知道的。你请他吃顿饭,然后和他切磋交流**那个是大神的,什么都知道。
7楼:谦瑞数据论坛
1、r方是代表拟合度的,一般而言,财务数据或者经济类数据,拟合度要到50%才算是拟合较好,你的这个运算结果r方只有0.171,即拟合只有17.1%,拟合是不太好的。
2、线性回归运算结果中的anova分析,本质上是检验整个回归方程是否显著,即整体而言,参与本次研究的自变量是否可以显著影响因变量。按照你的运算结果,anova检验得出的f值和p值结果不好,p>0.05,意味着整体而言,你的模型无效,即自变量不能显著影响因变量。
3、回归系数表coefficients,里面的t检验是检验回归系数是否显著的,即某一个自变量是否可以显著影响因变量,是通过t检验实现的;前面的anova中的f检验是检验整体而言所有自变量是否可以显著影响因变量的。按照你的数据,只有“自然人持股比例”的回归系数通过了t检验,p=0.031<0.
05,但是仅仅只有这一个自变量显著影响因变量是没有多大作用的,因为结合拟合度不好,且整体回归方程不显著(f检验没通过),你建立的这个回归方程是无效的。
spss中t值和sig值代表什么意思 急!!!! 5
8楼:海天盛筵
1.t值表示:逐个检验各自变量(
回归)。
2.sig值包含p值。无论数据(sig)的显著性是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”,都需要将p值与显著性水平(0.05或0.01)进行比较。如果p值是0。01
3.f值表示:方差检验量,即整个模型的总体检验。
4.p值表示:用于确定假设检验结果的参数。还可以利用分布的拒绝域,根据不同的分布对其进行比较
扩展资料:
1. t值主要用于样本容量较小(如n < 30)、未知总体标准差的正态分布。t检验是利用t分布理论推导出差异的概率,从而比较两种均值之间的差异是否具有显著性。
它与f检验和卡方检验并列。
2.显著性差异是一个统计学术语。它是对数据差异的统计评估。通常情况下,只有当实验结果达到0.05或0.01水平时,才能认为数据之间的差异是显著的或极显著的。
3.p值是原假设为真时样本观测结果或更极端结果的概率。p值越小,结果越显著。然而,检验结果是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”取决于p值的大小和实际问题。
9楼:巧米乐
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0.01f值是方差检验量,是整个模型的整体检验,看你拟合的方程有没有意义t值是对每一个自变量(logistic回归)的逐个检验,看它的beta值β即回归系数有没有意义t的数值表示的是对回归参数的显著性检验值,它的绝对值大于等于ta/2(n-k)(这个值表示的是根据你的置信水平,自由度得出的数值)时,就拒绝原假设,即认为在其他解释变量不变的情况下,解释变量x对被解释变量y的影响是显著的。
f的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若f>fa(k-1,n-k),则拒绝原假设,即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响,反之,则无显著影响。
10楼:麽_小謙
sig是显著
性。分0.1,0.
05和0.01三个显著性水平.通过sig为相关系数标星。
sig在0.1和0.05之间,在分析的时候可以说是通过0.
1水平的显著性检验。。。以此类推。。。我也是初学者。
希望帮到你。
至于t,也不大懂。google了一下,说是个中间值,不予考虑。。。额,你再翻书看看吧
11楼:匿名用户
t值是做出的t检验的值,而sig是p值!
spss中p值 t值 f值代表什么? sig值是不是p值? 150
12楼:匿名用户
1、p值代表:用来判定假设检验结果的一个参数,也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。
2、t值代表:对每一个自变量(logistic回归)的逐个检验。
3、f值代表:方差检验量,是整个模型的整体检验。
扩展资料1、t值主要用于样本含量较小(例如n < 30),总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
2、显著性差异(significant difference),是一个统计学名词。它是统计学(statistics)上对数据差异性的评价。通常情况下,实验结果达到0.
05水平或0.01水平,才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。
3、p值(p value)就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。p值越小,表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据p值的大小和实际问题来解决。
13楼:中车四方吴彦祖
1、p值是用来判定假设检验结果的一个参数。
2、f值是方差检验量,是整个模型的整体检验。
3、t值是对每一个自变量的逐个检验。
4、sig值包含了p值。sig是显著性,分0.1,0.
05和0.01三个显著性水平.通过sig为相关系数标星。
sig在0.1和0.05之间,在分析的时候可以说是通过0.
1水平的显著性检验。
扩展资料:spss中 t值的检验步骤:
下面以一个实例的单总体t检验对t检验做一说明:
问题:难产儿出生数n = 35,体重均值x = 3.42,s = 0.40,一般婴儿出生体
重 μ0= 3.30(大规模调查获得),问相同否?
解:1.建立假设、确定检验水准α
h0:μ = μ0 (零假设null hypothesis)h1:μ ≠ μ0(备择假设alternative hypothesis)
双侧检验,检验水准:α=0.05
14楼:帅气的小果冻
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0.01fa(k-1,n-k),则拒绝原假设,即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响,反之,则无显著影响。
15楼:义柏厂
spss中p值 t值 f值代表什么? sig值是不是p值,这个好像是物理里面的一道题吧,不过具体的什么我这边也不太了解,所以这个问题帮你解答不了,希望你了解。
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