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在用SPSS做一个线性回归分析,结果如图,R方很低,...

你可以尝试着先绘制下散点图看看 会不会用其他曲线拟合的效果会更好,很多时候数据用线性和一些非线性拟合后都会有显著效果,但是不一定是最佳的,所以需要判断自变量和因变量之间关系是否符合线性。 如果仍然是符合线性趋势,但是你只有这么一...

调整后r方在多元线性回归中才有用。它用于衡量加入独立变量后模型的拟合程度。当有新的独立变量变量加入后,即使这一变量也因变量不相关,未经修正的R方也要增大。修正后的R方仅用于比较含有同一个因变量的各种模型。 为了尽可能准确的反应模型...

r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。

可以,R方代表的是自变量所解释因变量变异占因变量总变异的比值,当自变量与因变量重合,也就是完全一样的时候,就会出现R方等于1的极端情况,自己解释自己当然是百分之百的解释率。

说明两者根本没有多少线性的关系,放弃吧,或者找其他中间的变量,或者试试其他非线性的回归。

你要做预测还是仅仅差异? 差异的话r方没关系的

正负号对不对是基于一些经验判断的,比如你觉得这个自变量应该是对因变量有个正的影响,那是否是真实的确是有正的影响,这个是需要看数据分析的。比如如果你觉得很明显的违反了常识性的正负,那表示自变量可能存在一定的共线性,可以进行一下共...

就模型本身而言,自变量不影响因变量。你可以试一下将样本细化,用子样本分析,或者加入其它控制变量。(南心网为您解答SPSS数据分析问题)

首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05,如果小于0.05,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于0.05,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了。 其次,在回归模型显著的基础上,看调整的R方,是模型拟合度的好坏...

没有表示,只能说 ,你做的回归显著性很强而已! 日温与湿度之间的关系

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