回歸結果指標

❶ 求eviews結果分析。想問下回歸結果顯著嗎這兩個變數能解釋解釋變數嗎最好能解釋下主要檢測指標的意思

p小於0.05就是顯著
找不到p，那就直接讓人幫你做，你基礎太差
我經常幫別人做這類的數據分析的

❷ 回歸分析的結果怎麼看

首先來說明各個符號，B也就是beta，代表回歸系數，標准化的回歸系數代表自變數也就是預測變數和因變數的相關，為什麼要標准化，因為標准化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。T值就是對回歸系數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是系數檢驗顯著，顯著的意思就是你的回歸系數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效預測因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
回歸的檢驗首先看anova那個表，也就是F檢驗，那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸系數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效預測因變數，這個在寫數據分析結果時一般可以不報告
然後看系數表，看標准化的回歸系數是否顯著，每個自變數都有一個對應的回歸系數以及顯著性檢驗
最後看模型匯總那個表，R方叫做決定系數，他是自變數可以解釋的變異量占因變數總變異量的比例，代表回歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的R方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強預測力的一個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，R方也會變大，調整後的R方是對較多自變數的懲罰），R可以不用管，標准化的情況下R也是自變數和因變數的相關

❸ 回歸分析因變數有多個指標怎麼辦

analysis----general linear model -------multivariate
是對多自變數、多因變數進行線性分析模型的

另外看一下 是否該用典則相關的分析方法，多自變數與多因變數

❹ spss回歸分析結果怎麼得出回歸結果

可以使用在線spss平台SPSSAU進行分析，結果比較容易解讀。

首先要F檢驗，如果F值右上角有*號，說明回歸分析通過F檢驗，即說明這個回歸分析有意義可以做。然後通常需要看以下幾個指標：

R2代表回歸方程模型擬合的好壞。同時VIF值代表多重共線性，所有的VIF值均需要小於10，相對嚴格的標準是小於5。

接著分析具體X對Y的影響關系，在說明已經有影響關系的前提下，具體是正向或是負向影響關系，則是通過「非標准化系數」或者「標准化系數」進行判斷。

可以直接使用在線SPSS分析軟體SPSSAU的回歸分析，生成智能化文字分析結果及標准格式數據，不用單獨整理。

❺ 用SPSS做多元回歸分析得出的指標結果怎麼分析啊

表一的r值是復相關系數，r方是決定系數，r方表示你的模型可以解釋百分之多少的你的因變數，比如你的例子里就是可以解釋你的因變數的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回歸可不可信，你的sig是0。000，說明在0.01的水平上你的模型顯著回歸，方程具有統計學意義。表三的sig值表示各個變數在方程中是否和因變數有線性關系，sig越大，統計意義越不顯著，你的都小於0.05，從回歸意義上說，你這個模型還蠻好的。vif是檢驗多重共線性的，你的vif有一點大，說明多重共線性比較明顯，可以用嶺回歸或者主成分回歸消除共線性。你要是願意改小，應該也沒關系。
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❻ spss回歸分析結果圖是什麼意思

❼ SPSS中回歸分析結果解釋，不懂怎麼看

對模型整體情況進行分析：包括模型擬合情況（R²），是否通過F檢驗等。

前面的幾個表是回歸分析的結果，主要看系數0.516，表示自變數增加一個單位，因變數平均增加0.516個單位。後面的sig值小於0.05，說明系數和0的差別顯著。

B，看模型系數，然後看B後面的SIG，發現公司道德變數不顯著；再看R2，看模型擬合度，可以看出，模型擬合效果很差；多元回歸模型還要看方差分析，發現模型整體有效。

Stepwise Regression逐步回歸

在處理多個自變數時，可以使用這種形式的回歸。在這種技術中，自變數的選擇是在一個自動的過程中完成的，其中包括非人為操作。這一壯舉是通過觀察統計的值，如R-square，t-stats和AIC指標，來識別重要的變數。逐步回歸通過同時添加/刪除基於指定標準的協變數來擬合模型。向後剔除法與模型的所有預測同時開始，然後在每一步消除最小顯著性的變數。

以上內容參考：網路-回歸分析

❽ SPSS回歸分析結果該怎麼解釋，越詳細越好

對模型整體情況進行分析：包括模型擬合情況（R²），是否通過F檢驗等。

回歸的檢驗首先看anova那個表，也就是F檢驗，那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸系數的一個總體檢驗，如果sig<0.05，說明至少有一個自變數能夠有效預測因變數，這個在寫數據分析結果時一般可以不報告。

分析X的顯著性（P值），如果呈現出顯著性，則說明X對Y有影響關系。如果不顯著，則應剔除該變數。結合回歸系數B值，對比分析X對Y的影響程度。B值為正數則說明X對Y有正向影響，為負數則說明有負向影響。

回歸分析研究的主要問題是：

（1）確定Y與X間的定量關系表達式，這種表達式稱為回歸方程；

（2）對求得的回歸方程的可信度進行檢驗；

（3）判斷自變數X對因變數Y有無影響；

（4）利用所求得的回歸方程進行預測和控制。

以上內容參考：網路-回歸分析

❾ 回歸模型的幾個評價指標

回歸模型的幾個評價指標
對於回歸模型效果的判斷指標經過了幾個過程，從SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一個完善的過程：
SSE(誤差平方和)：The sum of squares e to errorR-square(決定系數)：Coefficient of determinationAdjusted R-square：Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination下面我對以上幾個名詞進行詳細的解釋下，相信能給大家帶來一定的幫助！！一、SSE(誤差平方和)
計算公式如下：

同樣的數據集的情況下，SSE越小，誤差越小，模型效果越好
缺點：
SSE數值大小本身沒有意義，隨著樣本增加，SSE必然增加，也就是說，不同的數據集的情況下，SSE比較沒有意義
二、R-square(決定系數)
數學理解：分母理解為原始數據的離散程度，分子為預測數據和原始數據的誤差，二者相除可以消除原始數據離散程度的影響
其實「決定系數」是通過數據的變化來表徵一個擬合的好壞。
理論上取值范圍（-∞，1], 正常取值范圍為[0 1] ------實際操作中通常會選擇擬合較好的曲線計算R?，因此很少出現-∞
越接近1，表明方程的變數對y的解釋能力越強，這個模型對數據擬合的也較好越接近0，表明模型擬合的越差
經驗值：>0.4， 擬合效果好
缺點：
數據集的樣本越大，R?越大，因此，不同數據集的模型結果比較會有一定的誤差
三、Adjusted R-Square (校正決定系數）

n為樣本數量，p為特徵數量
消除了樣本數量和特徵數量的影響

❿ excel回歸分析中的指標代表什麼意義

a表示截距，b表示直線的斜率，e是誤差項。

線性回歸通常是人們在學習預測模型時首選的技術之一。在這種技術中，因變數是連續的，自變數可以是連續的也可以是離散的，回歸線的性質是線性的。

線性回歸使用最佳的擬合直線（也就是回歸線）在因變數（Y）和一個或多個自變數（X）之間建立一種關系。

多元線性回歸可表示為Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直線的斜率，e是誤差項。多元線性回歸可以根據給定的預測變數（s）來預測目標變數的值。

(10)回歸結果指標擴展閱讀

回歸分析的步驟如下：

1、根據自變數與因變數的現有數據以及關系，初步設定回歸方程；

2、求出合理的回歸系數；

3、進行相關性檢驗，確定相關系數；

4、在符合相關性要求後，即可根據已得的回歸方程與具體條件相結合，來確定事物的未來狀況，並計算預測值的置信區間。