excel回归分析中intercept的P值大于0.1怎么办?

作者&投稿:祝邱 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
用EXCEL进行回归分析,p-value下intercept和X Variable哪个才是P值?P值是多少才合适?急急急!拜托啦!~

果要根据假设和P值共同来定义的。
举个例子:问题:甲和乙是否相等;
解决方法:P小于0.05假设成立”

首先你要做假设:假设甲和以相等,通过回归得出P=0.03,小于0.05,因此假设成立,甲和乙是相等的
如果你假设:甲和乙是不相等的,通过回归得到P=2.256,大于0.05,因此假设不成立,甲和乙是相等的。
结论:回归(类似的检验)P值的判断是针对假设作出的,小于0.05假设成立,大于0.05,假设不成立,就像这个例子,首先根据P值来判定假设是否成立,其次根据假设来确定最终的结论,不知道你清楚了没有。
因此统计学中类似的检验问题都是针对假设来判断的,要结合P值和假设才能作出最终的结论,就像我上面的例子,假设不同,P值不同,但是并不影响最终的结论。

该结果是线型关系不明显。
P value对应的是参数的P值(双侧)。当P<0.05时,可以认为模型在α=0.05的水平上显著,或者置信度达到95%。本例中p大于0.05,置信度小于95%。
R2又称为方程的确定性系数(coefficient of determination),表示方程中变量X对Y的解释程度。R2取值在0到1之间,越接近1,表明方程中X对Y的解释能力越强。通常将R2乘以100%来表示回归方程解释Y变化的百分比。
F检验是通过方差分析表输出的,通过显著性水平(significance level)检验回归方程的线性关系是否显著。一般来说,显著性水平在0.05以上,均有意义。当F检验通过时,意味着方程中至少有一个回归系数是显著的。

扩展资料:
回归分析分类:
t检验可分为单总体检验和双总体检验,以及配对样本检验 。
单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布,如总体标准差未知且样本容量小于30,那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。
参考资料来源:百度百科-回归分析

说明有些回归系数不能显著地与零区别,应该删去再做回归分析,F是回归方程的显著性,也就是假设检验告诉你,变量对应的回归系数不全为零,但不一定都不为零,回归系数的t检验的P值很大。

在统计学中,回归分析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,按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。


扩展

在大数据分析中,回归分析成为一种预测性的建模技术,它研究的是因变量目标和自变量预测器之间的关系。

这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。

有各种各样的回归技术用于预测,这些技术主要有三个度量自变量的个数,因变量的类型以及回归线的形状。




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