spss做回归分析,拟合度和F值都很低,是模型错了吗?要怎么处理啊
spss做回归分析,拟合度和F值都很低,是模型错了吗?要怎么处理啊模型汇总模型\x09R\x09R 方\x09调整 R 方\x09标准 估计的误差1\x09.248a\x09.061\x09.052\x09.3\x09\x09\x09Anova(b)模型\x09\x09平方和\x09df\x09均方\x09F\x09Sig.1\x09回归\x09.206\x095\x09.041\x096.882\x09.000a\x09残差\x093.146\x0\x09\x09\x09总计\x093.352\x0\x09a.预测变量:(常量),ROA,总资产,固定资产密度,第一大股东持股比例,资本结构。b.因变量:ETR
拟合度低 问题不大 关键是回归模型的检验 即这里的sig是否小于0.05,如果是的话,就说明了这个回归模型可以用的,只是你目前这些自变量只能够解释那么多的 再问： 系数(a) 模型 非标准化系数 标准系数 共线性统计量 B 标准 误差 试用版 t Sig. 容差 VIF 1 (常量) .155 .013 12.300 .000 总资产 1.159E-13 .000 .017 .392 .696 .927 1.079 资本结构 .064 .020 .157 3.272 .001 .777 1.288 固定资产密度 -.007 .025 -.012 -.274 .784 .894 1.118 ROA -.282 .084 -.150 -3.353 .001 .894 1.119 持股比例 .012 .022 .024 .551 .582 .959 1.043 a. 因变量: ETR
与《spss做回归分析,拟合度和F值都很低,是模型错了吗?要怎么处理啊》相关的作业问题
有点低.你有几个变量 再问： 四个自变量，两个控制变量，两个因变量。拟合度和变量个数有关系？ 再答： 如果是管理学的实证分析 拟合度不是最重要的问题再问： 这样啊，我是学管理的，顺便问一下，用spss做回归分析的时候，控制变量放到哪？是和自变量一起放到independent框中吗？ 再答： 恩
水果的碱性是指其代谢产物而言的,水果中一般含有很多有机酸,如柠檬酸等,这些有机酸使水果在测量时PH值比较低,但有机酸在人体内最终代谢产物时水和二氧化碳.而水果中还含有大量钾钠镁铁等离子,这些离子代谢产物是显碱性的,因此水果一般是碱性的.碱性食物包括蔬菜水果以及海藻类,其中海带被称为碱性食物之王,人的血液一般是呈弱碱性的
T值=回归系数除以回归系数标准差回归系数标准差一定是正的,所以T值由回归系数决定
因为你不会spss操作,但是在那里乱在点我经常帮别人做这类的数据统计分析的 再问： 会不会是数据有问题造成的呢
你的样本太少的原因我替别人做这类的数据分析蛮多的
就是B的值,标准化和非标准化的都可以,标准化是去除了单位不同的影响,在拟合曲线方程时,如果使用标准化的B值,则常数项就没有了；如果使用非标准化的B值,则常数项需要一并列入曲线方程中B值的大小可以表示影响的多少
方偏小,理论上是不合理的,但很难说是否可行,因为这不是检验回归方程的唯一标准,建议结合F检验和T检验来确定.
去这里看哈,挺不错的,希望对你有帮助 .我也是spss的受害者,现在天天拿软件一个个地试.
要做的内容很多了,除了正态性、残差分布情况,还要计算多重共线性,然后得到模型,可能还要做预测我替别人做这类的数据分析蛮多的
这样好.系数为零的原假设很难成立.
^2是决定系数,r是相关系数显著性检验
如果因变量是分类变量,哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序,则使用有序多分类logistic回归若无序,则使用无序多分logistic回归 再问： 可是当我应用Binary logistic回归时，结果出错，搞不明白？谢谢！ 再答： 你的因变
只要你知道ARIMA模型的原理操作就是比较容易的事情啦
当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.
不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢 再问： 开始的时候我纳入了控制变量啊，我把所有的变量一起弄进去做线性回归，各变量之间相关系数较大，自变量和因变量之间的回归系数不能通过t检验。 再答： 如果你第一次和第二次纳入的变量都一样的话（除了你开方
看你目的了,可能有共线性
数据存在问题
被氧化了吧
什么叫小值波动?利用eviews分析时间序列,1首先应绘制时序图,分析波动和趋势2做相关系数图,3做单位根检验,根据相关系数判断数据平稳性如果数据序列平稳,则根据相关系数图判断模型形式和阶数不平稳的话则需要差分等方法将数据进行平稳化处理平稳化后的序列应该通过单位根检验,再根据相关系数图判断模型形式和阶数扫二维码下载作业帮
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用exce进行l回归分析曲线拟合后,如何判断显著性P值
浅浅家总受781
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这个SPSS分析相对要比较简单,只要输入要分析的两列数据,然后按照Analyze→Regression→linear 进行拟合即可,结果就会有相关显著性的结论.
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扫描下载二维码线性回归拟合优度为多少比较合适
拟合优度只有0.3,说明这个模型拟合得不好,但是自变量共线性又弱,即模型拟合得不好不是因为变量间的线性相关性引起的,就得考虑用多重线性回归去拟合是否合适的问题了,你不妨换其他的拟合方式试试. 再问： 麻烦您能说说能用什么方式拟合么？谢谢谢谢 论文做了个问卷 多自变量单因变量 寻求因果相关…… 很抑郁啊 再答： 用多重线
spss一般都建议选择最后一个模型这是逐步回归的基本常识我经常帮别人做这类的数据分析的
利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.
我是高二学生,也发现了这个结论.但我问老师,她说二者有关系但不是简单的平方关系,教参上有一个二者的关系式,很复杂你可以看看.
主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[0 1 2 3 4 ]';y=[1.0 1.3 1.5,2.0 2.3]';x=[ones(5,1),x]; %给出两个数组元素[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05); ％对x和y进行一元线性回归,并得到相关系数,其中
最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量,说明选题的意义和原因等.）2、确定解释变量,尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择,并初步判定个变量对被解释变量的影响方向.（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式,并提出假设,系数是正的还是负的等.）（二）数据的收集和整理（
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,判断无自相关性把握越大.②当相邻两点的残差为正相关时,D2,DW 越接近于4,负自相关性越强.2)anova ta
你的回归方法是直接进入法拟合优度R方等于0.678,表示自变量可以解释因变量的67.8%变化,说明拟合优度还可以.方差检验表中F值对应的概率P值为0.000,小于显著度0.05,因此应拒绝原假设,说明自变量和因变量之间存在显著的线性关系.参数检验表中只有自变量X2和常数项的概率P值为0.000,小于显著度0.05,而自
相关分析表（Correlations）表明两个变量的线性相关性较强(r = 0.601)较显著(p = 0.000)：提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Model summary表显示线性回归的决定系数Rsquare = 0.361,说明回归的不太好,一部分与回归线偏离太大.ANOVA表显示直线回归具有很
全国2009年10月高等教育自学考试计量经济学试题课程代码：00142一、单项选择题（本大题共25小题,每小题1分,共25分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内.错选、多选或未选均无分.1.经济计量研究中的数据有两类,一类是时序数据,另一类是（ ）A.总量数据 B.横截面数
线性回归分析的主要步骤：1、画出Y与X的散点图,从图形上分析两个变量的相关性（这点你没有做）2、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
在显示相关检验的窗口中,有一个Forecast,选择它,设置好需要回归预测的变量名（默认时就是因变量后面加个f）,然后下方的样本范围内输入预测的区间因为你需要外推两个预测（即超出样本范围）,所以需要先调整整个样本的范围为,然后再把2000年的620这个值输入到GDP这列数据中去,然后
概念：一元线性回归方程反应一个因变量与一个自变量之间的线性关系,当直线方程Y'=a+bx的a和b确定时,即为一元回归线性方程. 　　经过相关分析后,在直角坐标系中将大量数据绘制成散点图,这些点不在一条直线上,但可以从中找到一条合适的直线,使各散点到这条直线的纵向距离之和最小,这条直线就是回归直线,这条直线的方程叫作直线
1. 线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2. Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2. 所以回归前可收集相关信息,或可直接应用.3. Y 和每个X之间作出散点图,观察他们的对应关系.如果是线性的,改参数可以适用线性回
首先你的X和Y两个矩阵的维数不一样,这样的话算出来的结果就可能有问题.第二假如一组数据的值就是这样的话,你就算用其他的软件去求还是这样,其实要检验b的取值是否合理其实有个办法很简单,就是你可以用上面已知的数据去代入得到的回归方程式如果数据大部分结果和已知的结果差不多,那么这个b值就是合适的,
你截图好歹把表截下来,数字都对不上了.三个表中因变量:VAR00001表示你的Y.预测变量:(常量),VAR00004,VAR00003,VAR00002 分别表示X1,X2,X3第二个表是方差分析表,第一列有回归平方和（SSR）,残差平方和 （SSE）,总平方和
什么叫去掉常数项再做一次?截距是你回归出来的结果 显著性告诉你截距可以认为是0 对因变量影响微乎其微.自变量X的系数是0.349 P值是0.049 这个结果可以接受啊.就认为是一条过原点的直线呗.你去掉常数项 莫非是把所有数据都减掉一个常数项再回归?那么相当于方程纵向平移了一点点,截距那微乎其微的影响都去掉了,完全由自
1.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2.Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2.所以回归前可收集相关信息,或可直接应用.3.Y 和每个X之间作出散点图,观察他们的对应关系.如果是线性的,改参数可以适用线性回归；否则
二和三对做研究是必备的.当然在此基础上,如果能多选修2门的话建议二和四,效果更好. 再问： 请问一下多变量分析主要是做哪方面的东西用的到呢? 我在论坛上看到好像做计量经济的时候广义模型用得多一点? 再答： 多变量分析主要是研究一个因变量和多个自变量之间的关系。 个人理解，广义线性模型包括了多变量分析的内容，还涉及社会科
就看R2是否接近1藤本植物导航
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如题，请着重解释一下t值，p值以及r^2所代表的意义。 谢谢（1）参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。 （2）标准差是衡量回归系数值的稳...
怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响
（1）参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。
（2）标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值（prob)都小于5%水平，说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度，越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加，对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残差是否序列自相关，如果严重偏离2，则认为存在序列相关问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验，越大越显著。怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响模型中解释变量的估计值为-0.466102，标准差是0.069349,标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若
如题，请着重解释一下t值，p值以及r^2所代表的意义。 谢谢（1）参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。 （2）标准差是衡量回归系数值的稳...Model consumption and demand for diesel across the provinces of Chinat值的绝对值分别为7.52和4.11，都比较大（一般给定显著性水平，t的临界值在2左右），表明它们是统计显著的；当然，由于ser01的t值小于0，表明其对被解释变量ser02的影响显著为负。 p值都很小，从另一个角度说明截距与解释变量都统计显著。 r^2为...我农民纯收入的影响因素：x1是粮食的产量；x2是农民的工资性收入；x3是...不能对结果进行回归分析，你的回归分析结果已经出来了 lny是显著的用Eviews估计结果得到表格后，如何检验回归系数的显著性。用表格中的哪...怎么感觉你的数据有问题呢，农民的工资性收入X2的系数竟然是负数，t 值太小估计无法通过检验。 首先，明确一个公式：农民纯收入=农村居民家庭总收入-家庭经营费用支出-生产性固定资产折旧-税金和上交承包费用，考虑一下你对解释变量的选择是否正...Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 07/05/13 Time: ...看系数后面最后一项p值，代表了显著性水平，一般小于0.05便可以接受。不过要注意整体模型是否满足古典假设，进行检验，看有无多重共线性，自相关，异方差。检验修正完成后才能彻底地判断是否接受。求问如何比对这些模型的优劣啊，比对的指标是什么？求详解！先谢谢各位了！R2=0.81，拟合优度不低，说明解释变量可以对被解释变量解释 系数的p值，进出口显著，但是常数项不显著 DW值显示，你这个可能存在一阶自相关关于上面这一个表格，我有两个问题：1.表格下面有一个用星星表示的显著...（1）参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。 （2）标准差是衡量回归系数值的稳...结果如下拜请高手帮我看下各种检验的意思，还有一般要大于或小于多少这个检验...他们的影响是不显著的。EF的P值为0.0291，99%的水平上通过不了，这个变量...这个不是eviews直接输出的结果 主要就是比较R2对于你的问题： 1、eviews不会自动的输出这些结果，你给出的应该是相关系数矩阵，计算的是多个变量相互间的相关系数，因为变量是随机变量，那么他们之间的相关系数其实是一个统计量，统计量本身存在一个分布（有时候是渐进分布）。你可以去查找“...
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求翻译：由表3的方差分析可以得出，模型 ，表明模型是极显著的。回归模型的确定系数 ， 值越大，说明该回归模型拟合数据程度越好。是什么意思？
由表3的方差分析可以得出，模型 ，表明模型是极显著的。回归模型的确定系数 ， 值越大，说明该回归模型拟合数据程度越好。
问题补充：
Can be drawn from Table 3, analysis of variance model, indicate that the model is highly significant. Regression model to determine the coefficient, the higher the value, shows that the regression model fitted better the data extent.
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Variance analyses may obtain by Table 3, the model, indicated the model is extremely remarkable.The return model definite coefficient, the value is bigger, showed this return model fitting data degree is better.
By the analysis of variance table 3 can be drawn, model, indicates that the model is very significant. Determining the coefficient of regression model, larger values, shows better the degree of fitting regression model data.
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