请问逐步回归分析效果不理想，怎样才能达到理想的数据呢
数据你提供诶我吧
我经常帮别人做这类的数据统计分析的
逐步回归有很多模型的 请问你是选择的最好的一个吗
逐步回归分析效果不理想可以考虑以下几个方法：1、根据实际情况，酌情放宽显著性检验p值的约束，把更多的因素纳入到多元线性回归模型中去进行回归；
2、采用岭估计法进行多元回归；
3、考虑用灰色理论模型GM（1，n）来解决这个问题；
下面那个人回答的挺对，也可以通过删去一些指标，再进行逐步回归
回归分析有什么作用?
为什么用回归分析，什么情况下用，回归分析有什么实际意义 回归分析其实也就是一个预测，就像天气功报，你不能完全把握，但是人总是这样，一种现象一定要用个规律来解释，这样才放心。其实就是在你不知道结果情况下，预测一下！逐步回归分析比回归分析有什么优点 它的主要思路是在考虑的全部自变量中按其...
spss回归分析结果怎么分析spss进行回归分析结果怎么看
1、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。2、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，越接近1，说明拟合效果越好。3、这个在一般做...
请问下用SPSS做线性回归后,,继续做逐步回归分析后,sig还是为0.06。这 ...
这个没有是否错误这一说法，sig＞0.05，只能说明你选的自变量对于因变量没有什么解释或预测作用。当然也可能是自变量之间仍然存在共线性的问题，这个时候可以采用因子分析来解决，当然前提是你的自变量和数据适合做因子分析
【营销调研中】多元回归的目的、效果判断和应用
主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data),b,和cluster analysis一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。（reduce dimensionality）d,在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件...
多元线性回归的统计检验问题有哪些?
1、回归方程的显著性检验 (1) 回归平方和与剩余平方和 建立回归方程以后, 回归效果如何呢？因变量多元回归分析原理（3） - cake - Cake的个人主页与自变量多元回归分析原理（3） - cake - Cake的个人主页是否确实存在线性关系呢？这是需要进行统计检验才能加以肯定或否定, 为此, 我们要进一步研究因...
什么是回归分析?回归分析有什么用?主要解决什么问题?
但是现在X与Y都是随机变量，即使X与Y之间真的存在线性关系，即确实有Y=aX+b的关系成立，由于随机因素的作用，一般地说，这n个点也不会在同一直线上。而X与Y之间实际上并不存在线性关系，由于随机因素的作用，这n个点在平面上也可能排成象在一条直线上那样的。回归分析，就是要解决这样的问题，即...
如何利用spss做调查问卷的回归分析
1、首先将数据录入到SPSS软件中，也可以是Excel表格直接导入，不要忘记把“变量视图”设置成数值型。2、选择你要处理的值，进行“相关性分析”，观察两者间有没有存在相关性。因为有了相关性才能做回归分析。3、如果检验得出存在相关性，就可以做回归分析了。SPSS软件上方选择“分析”-“回归分析”-“...
回归分析显著是什么意思?
回归分析显著是什么意思？这个问题涉及到统计分析和研究方法的知识。回归分析是一种统计学的技术，它用来研究自变量和因变量之间的关系。具体来说，回归分析可以帮助我们确定自变量对因变量的影响，以及变量间的相关性。而回归分析显著则是指自变量与因变量之间的关系是有意义的，也就是说这种关系不是由于偶然...
逐步回归分析,变量如何选择?问题比较多,谢谢您耐心的阅读和解答_百度知 ...
一般使用系统默认的参数设置，认为修改的参数只是进入模型的变量有差异，但变量的系数和显著性水平不会有改变。至于如何进入和筛选变量，过程不需要了解，只需要知道你采用了逐步法，然后最后的回归系数表中剩下了哪些变量，这些变量的显著性水平如何，这些结果即可！（南心网 SPSS逐步回归分析）
问卷调查的结果是怎么用spss做回归分析的
用SPSS做问卷调查回归分析的具体方法如下：1、首先将数据录入到SPSS软件中。2、选择要处理的值，进行“相关性分析”，观察两者间有没有存在相关性，有相关性才可以做回归分析。3、如果检验得出存在相关性，在SPSS软件上方选择“分析”-“回归分析”-“线性”，然后点击确定。4、在相应的框中输入X和Y轴...
伯牙吾台民再奇： 逐步回归分析效果不理想可以考虑以下几个方法:1、根据实际情况,酌情放宽显著性检验p值的约束,把更多的因素纳入到多元线性回归模型中去进行回归;2、采用岭估计法进行多元回归;3、考虑用灰色理论模型GM(1,n)来解决这个问题;
二道区18412033978： 求SPSS的高手 收集的数据做了回归分析之后 结果很不理想 想通过该数据提高他的支持率 不想换模型 - ？
伯牙吾台民再奇： 1. 线性模型不适合,你换成非线性的,SPSS自带的非线性模型有11种吧,你试试. 2. 可能存在异常值,影响了回归分析的精度,你应该首先剔除这些异常值.
二道区18412033978： 你好,spss做的回归分析,结果不太理想,请问有什么办法补救吗,因为不能截图,所以能给你的邮箱吗?？
伯牙吾台民再奇： 可以,邮箱是qqbb2@126.com,但是一般来说,结果不太理想,调整起来比较麻烦,我帮你试试啊^_^
二道区18412033978： SPSS回归分析中拟合优度R2=0.068很小怎么解决? - ？
伯牙吾台民再奇： SPSS回归分析中拟合优度R2=0.068很小是因为拟合的方法不适合导致的,直接更换另一种方法进行解决.其中的具体步骤如下: 1、打开相关窗口,在Graphs那里选择Scatter/Dot. 2、这个时候来到新的界面,如果没问题就点击图示按钮. 3、下一步进入Properties页面,需要根据实际情况确定拟合项. 4、这样一来等得到对应的效果图以后,即可达到目的了.
二道区18412033978： 逐步回归分析在Python问题,怎么解决 - ？
伯牙吾台民再奇： 逐步回归的原理不是你这样理解的. 逐步回归是将一组变量全部选进去进行拟合,从自变量和因变量的显著性大小逐步选择变量进入模型中.而进入模型中的自变量并不是按照显著性进行排序的,而是按照自变量的顺序排的.参数检验表中的beta并不是表示显著性的概率值,而是标准回归系数,表示自变量对因变量影响大小的系数,就是通常模型中的变量系数. 因此在模型中剩下的自变量中都是对因变量有显著的影响,而并没有按影响的大小进行排序.
二道区18412033978： 要研究的变量单变量回归显著,逐步回归不显著 - ？
伯牙吾台民再奇： 它的主要思路是在考虑的全部自变量中按其对的作用大小, 显著程度大小或者说贡献大小, 由大到小地逐个引入回归方程, 而对那些对作用不显著的变量可能始终不被引人回归方程.另外, 己被引人回归方程的变量在引入新变量后也可能失去重要性,
二道区18412033978： 计量模型逐步回归后只剩下一个变量 请问要怎么办? - ？
伯牙吾台民再奇： 这个结果说明了以下几件事: 1. x3与应变量存在较为显著的线性关系,其他几个变量加入对模型的优化没有提高; 2. 你看下整个模型的拟合优度或者r2,如果较低,说明x3虽然能一定程度解释应变量,但是显然信息不足,这时候最好是从经济数据库再取多点变量,都一起放进来跑回归,如果想保留3-4个变量,起码得准备个10个以上的自变量,记得第一步先算下自变量之间的相关矩阵,相关性过大的自变量先剔除一下再做逐步回归试试; 3. 在确保没有多重共线性的前提下,尽可能保留多一点自变量,可以适当放宽单个自变量的pvalue(比如到0.1),再看下模型有没有优化.
二道区18412033978： 求问逐步回归分析结果怎么分析 - ？
伯牙吾台民再奇： 从资料所具备的条件来说,作相关分析时要求两变量都是随机变量(如:人的身长与体重、血硒与发硒);作回归分析时要求因变量是随机变量,自变量可以是随机的,也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值,如:用药的剂量). 在统...
二道区18412033978： 过于多元线性回归分析,SPSS操作 - ？
伯牙吾台民再奇： 典型的多重共线. 多元回归分析中,一定要先进行多重共线检验,如VIF法. 对于存在多重共线的模型,一个办法是逐步回归,如你做的,但结果的删除变量太多,所以,这种方法效果不好. 此外,还有其它办法,如岭回归,主成分回归,这些方法都保留原始变量.
二道区18412033978： 如何使用SPSS进行逐步回归分析? - ？
伯牙吾台民再奇： 逐步回归分析 在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更较好. 逐步回...
