在用EXCEL做回归分析时,结果中的标准误差,t Stat,P-value,df,SS,MS,F,Significance F都是什么意思

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EXCEL线性回归中 df , significanceF , F , coefficients , Standard Error , t Stat , P-value 什么意思~

df=degree of freedom 自由度
F联合检验F值
coefficient回归系数
standard error标准差
T-stat T检验值=回归系数/标准差
P-value P值,T检验值查表对应的P概率值
Lower 95%和upper 95%置信度为95%的下限和上限区间
你缺乏计量经济学知识,建议学习下就明白这些意思啦

MS是均方,其值等于相应的SS除以DF。
SS是平均偏差平方和,表示数据的总变化。





DF是自由度,它是计算统一测量时具有无限值的变量数。
F是F的值,F是方差分析的统计量,用于检验回归方程是否显著。
在统计学中,回归分析是指确定两个或两个以上变量之间数量关系的统计分析方法。回归分析按涉及的变量数可分为单回归分析和多元回归分析;按因变量数可分为单回归分析和多元回归分析。

扩展资料:
回归分析内容:



1、确定变量:确定预测的具体目标,然后确定因变量。如果预测目标是下一年的销售量,那么销售量y是因变量。通过市场调研和数据获取,找出相关影响因素,即自变量,从中选择主要影响因素。



2、建立预测模型:根据自变量和因变量的历史统计数据进行计算,建立回归分析方程,即回归分析预测模型。



3、相关分析:只有自变量与因变量之间存在一定的关系,回归方程才有意义。因此,作为自变量,因子是否作为因变量与预测对象相关,相关性如何,相关性程度如何容易判断,是回归分析中必须解决的问题。



4、预测误差的计算:回归预测模型能否用于实际预测,取决于回归预测模型的检验和预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验,预测误差小,才能作为预测模型。



5、预测值的确定:采用回归预测模型计算预测值,并对预测值进行综合分析,确定最终预测值。

标准误差即标准估计误差,tStat指t统计量,P-value指p值,df指自由度,SS指样本数据平方和,MS指样本数据平均平方和,F指F统计量的值,Significance F指p值。这些都是统计学中的术语。

在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析。


扩展资料:

回归分析内容:

1,确定变量:明确预测的具体目标,也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量,那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料,寻找与预测目标的相关影响因素,即自变量,并从中选出主要的影响因素。

2,建立预测模型:依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算,在此基础上建立回归分析方程,即回归分析预测模型。

3,进行相关分析:只有当自变量与因变量确实存在某种关系时,建立的回归方程才有意义。因此,作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关,相关程度如何,以及判断这种相关程度的把握性多大,就成为进行回归分析必须要解决的问题。

4,计算预测误差:回归预测模型是否可用于实际预测,取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验,且预测误差较小,才能将回归方程作为预测模型进行预测。

5,确定预测值:利用回归预测模型计算预测值,并对预测值进行综合分析,确定最后的预测值。



标准误差即标准估计误差,t Stat指 t 统计量,P-value指p值,df指自由度,SS指样本数据平方和,MS指样本数据平均平方和,F指F统计量的值,Significance F指p值。这些都是统计学中的术语,只知道中文名称对理解这些词的帮助不是很大,建议找一本统计学的书看一看,因为这些都是很系统的一套理论。

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尉迟响亚邦: 蓝色的点是你的源数据中每个X1对应的Y, 橙色的是分析得到的公式对应每个X1的Y, 说简单点就是说将公式与实际情况做个对比,可以看到大致的误差情况

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