spss回归分析t、F值分别代表什么呀?
R square是决定系数,意思是拟合的模型能解释因变量的变化的百分数,例如R方=0.810,表示拟合的方程能解释因变量81%的变化,还有19%是不能够解释的.
F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
F和t的显著性都是0.05,
SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功,同时成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
决定系数,有的教材上翻译为判定系数,也称为拟合优度。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。如某学生在某智力量表上所得的 IQ 分与其学业成绩的相关系数 r=0.66,则决定系数 R^2=0.4356,即该生学业成绩约有 44%可由该智力量表所测的智力部分来说明或决定。
扩展资料:原理:
表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释.
决定系数并不等于相关系数的平方。它与相关系数的区别在于除掉|R|=0和1情况,
由于R2<R,可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。
决定系数:在Y的总平方和中,由X引起的平方和所占的比例,记为R2
决定系数的大小决定了相关的密切程度。
当R2越接近1时,表示相关的方程式参考价值越高;相反,越接近0时,表示参考价值越低。这是在一元回归分析中的情况。但从本质上说决定系数和回归系数没有关系,就像标准差和标准误差在本质上没有关系一样。
在多元回归分析中,决定系数是通径系数的平方。
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。
注意:以下不同名字是同一个意思,只是表述不同
回归平方和:SSR(Sum of Squares for regression) = ESS (explained sum of squares)
残差平方和:SSE(Sum of Squares for Error) = RSS (residual sum of squares) =SSR(sum of squared residuals)
总离差平方和:SST(Sum of Squares for total) = TSS(total sum of squares)
注意:两个SSR的不同
SSE+SSR=SST
RSS+ESS=TSS
意义:拟合优度越大,自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。
取值意思:
0 表示模型效果跟瞎猜差不多
1 表示模型拟合度较好(有可能会是过拟合,需要判定)
0~1 表示模型的好坏(针对同一批数据)
小于0则说明模型效果还不如瞎猜(说明数据直接就不存在线性关系)
参考资料:百度百科-决定系数
参考资料:百度百科-spss
F是对回归模型整体的方差检验,所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准,你的p说明回归模型显著。
R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述,以调整后的R方更准确一些,也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。t就是对每个自变量是否有显著作用的检验,具体是否显著 仍然看后面的p值,若p值<0.05,说明该自变量的影响显著。
扩展资料:
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同,但由于自变量个数多,计算相当麻烦,一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
但由于各个自变量的单位可能不一样,比如说一个消费水平的关系式中,工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平,而这些影响因素(自变量)的单位显然是不同的,因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度。
更简单地来说,同样工资收入,如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小,但是工资水平对消费的影响程度并没有变,所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能。
具体到这里来说,就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分,再进行线性回归,此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程,回归系数称为标准回归系数。
SPSS for Windows是一个组合式软件包,它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块,以降低对系统硬盘容量的要求,有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类,每类中又分好几个统计过程。
比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程,而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形。
参考资料:多元线性回归_百度百科
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<R,可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。
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。
R2越接近1,相关方程的参考值越大。反之,越接近0,参考值越低。这就是一元回归分析的情况。但是决定系数和回归系数本质上是不相关的就像标准差和标准误差本质上是不相关的一样。
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。
参考资料来源:百度百科-SPSS回归分析
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。
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
你这是股票的问题。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,然后和他切磋交流股市那个是大神的,什么都知道。
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spss25软件下载了打不开怎么回事
还有大量的专业统计工具,比如二元统计过程、描述性统计、因子和聚类分析以及线性和顺序回归等,此外还新增加了一个非常实用的功能:高级统计模块中贝叶斯统计功能,这款统计绕过了标准统计数据带来的许多误解,并且可以将数据输出到word中进行修改和保存,给用户的使用上带来了非常大的帮助。?
乌司六味: 在SPSS回归分析中,t值代表每个自变量对因变量的单独影响程度,而F值则用来检验整个回归模型的显著性. 回归分析是一种用来探究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法.在SPSS的回归分析输出结果中,我们会看到t值和F值,...
齐河县13980026137: spss回归分析t、F值分别代表什么呀??
乌司六味: 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,... 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...
齐河县13980026137: spss中P值 T值 F值代表什么? SIG值是不是P值? - ?
乌司六味: 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....
齐河县13980026137: spss中t值和sig值代表什么意思 急!!!! - ?
乌司六味: 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0.013.F值表示:方差检验量...
齐河县13980026137: 用SPSS做了个回归分析但是不会解释F值T值还有R都代表什么啊?? ?
乌司六味: F值表示方差分析检验统计量,sig=0.00说明建立的模型有较强的预测能力 R square 是0-1之间的一个数,数字越大,说明自变量和因变量之间的相关性越大 T是检验线性回归y=a+bx中拟合参数a,b的显著性
齐河县13980026137: spss 多元回归分析,t检验,f 检验是啥,我的数据出来该怎么分析 - ?
乌司六味: t是针对偏回归系数的检验,F是针对整个模型的检验
齐河县13980026137: 谁能简单的讲下统计学 中的t值, f值, p 值的含义分别是什么 - ?
乌司六味: t是T检验(小样本质量检测,在参数检验中)的统计量,f是F检验(SPSS中的方差分析有)的统计量,p是一个判断原假设是否成立的量,若p>a,接受原假设,p<a,拒绝原假设...你看下曾五一主编的《统计学》高等教育出版社的参数检验和假设检验就很清楚了
齐河县13980026137: 在SPSS做经回归性分析对回归系数行t检验时,下边这个对不??
乌司六味: F是对建立的回归方程做检验,这里F值是126.502,相应的显著性概率小于0.001(边上的sig显示是0.00,并不能说明是0,因为只显示小数点后三位,可能第四位不是0),所以即使显著性水平取0.01,方程也能通过显著性检验,即认为方程是...
齐河县13980026137: SPSS结果分析R平方、t值和F值在什么范围内才是有效的.例如以? ?
乌司六味: t统计量是检验系数显著性的,一般要大于2; Sig值是t统计量对应的概率值,所以t和... F是检验方程显著性的统计量,是平均的回归平方和与平均剩余平方和之比,越大越好...