如何判断回归方程是否正确
在同一显著性水平下若回归系数显著则回归方程也显著吗
回归系数含义是说当其他因素不变时,自变量的以单位变化引起的因变量的变化程度。回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X),使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时,称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。根据偏回归系数判断是否显著:(1)参数显著性检验...
回归方程怎么评定
残差,在回归分析中,测定值与按回归方程预测的值之差,以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0,σ2)。(δ-残差的均值)\/残差的标准差,称为标准化残差,以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0,1)。实验点的标准化残差落在(-2,2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2,2)...
如何看这个回归结果有否通过P值,T 和F检验?
通过T 和F检验的p值都可判断,F值是总的,T值是针对每一个的,一般来说,回归方程中,只要有一个变量的t检验有意义,那么F就会有意义。当然这些都是统计上的,我们考察回归时,还要看决定系数,如果决定系数过小,即使回归方程有统计学意义,也是不可取的,因为自变量解释因变量的能力很小。
spss回归分析:怎样看数据是否可以做线性
至于判断线性方程 拟合的好坏,看R方和调整的R方就可以了,R方越接近1,说明拟合的效果越好。你这个里面 R方为0.618,调整的R方为0.570,说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异,不能说好,也不能说坏。看具体情况而定 Anova(b)这个表格是检验 回归方程是否显著的,sig的值=0.007 小于0....
...f检验就是检验样本回归方程线性关系是否显著的一种假设检验_百度知 ...
首先看格兰杰因果关系检验,x对y有影响,表现为X各滞后项前的参数整体不为零,而Y各滞后项前的参数整体为零。格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的。原假设前参数整体为零。题中F值很大,F分布表中最大的也就6106,在1%的显著性水平下。所以可以肯定的说拒绝原假设,所以X2i和X3i对YI的联合影响是...
怎么判断用线性回归还是非线性回归?
优先选择线性回归,因为线性回归容易处理。也可以选择非线性回归。非线性回归很复杂,而线性回归的方法基本上前人已经完善的差不多了。处理可线性化处理的非线性回归的基本方法是,通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用线性回归方法处理。假定根据理论或经验,已获得输出变量与输入变量之间的非线性...
为什么要对线性回归方程进行统计检验,一般需要对哪些方面进行检验?_百度...
不论是何种数据,用最小二乘法是一定可以得到一个线性关系式的(除非所有的数据相同),但是两组数据并不一定存在线性相关关系,为了避免得到本不存在的回归方程,对相关关系的显著性进行检验。首先要明白:方程的回归计算和曲线的拟合都是一种【近似计算】。因此,一个哪怕经过“精挑细选”的【线性】...
网友说的ssf是什么意思
1. SS(Sum of Squares for Mean Deviation)指的是均值偏差的平方和,它衡量了数据的总变化量。2. F值是在方差分析(ANOVA)中得到的统计量,用于判断回归方程是否具有统计学上的显著性。3. DF(Degrees of Freedom)指的是自由度,它是在进行某一测量计算时不受限制的变量数量。在方差分析中,...
如图所示回归方程怎么看?
x1,x2...x5是5个自变量,1个y因变量。系数a图中是将x1与y建立一个线性回归模型,常量为1.956E-6,sig. 也即P值=1> 0.05,无统计学意义,x1的斜率为-0.504,P=0.000<0.05,具有显著意义,常量和斜率看非标准化系数,得方程为y= -0.504x1+1.956E-6,这其实是个一元线性回归方程;...
怎样根据偏回归系数判断是否显著
估计值的显著性概率值(prob)都小于5%水平,说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度,越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加,对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残差是否序列自相关,如果严重偏离2,则认为存在序列相关问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验,...
杭州市速莱回答: C、y=-10+2x,r=0.78
中叔将15258873835问: 如何判断EXCEL一元线性回归公式的准确性 - ?
杭州市速莱回答: 用相关系数判别.当然不设置为0准确,不设置为0时按最小二乘法计算,设置0了就附加了个强制条件,不是最小了,相关性就差了,有时甚至差很多
中叔将15258873835问: 怎样判断回归方程的可靠性,这与回归方程的显著性及回归系数的相关性检验有什么关系? - ?
杭州市速莱回答: 简单和你说吧 首先看方差检验表,通过检验了说明回归方程可靠性强,反之则不强, 回归系数的检验是说明自变量是不是对因变量真的有影响!
中叔将15258873835问: 评价回归模型是否合适的方法 - ?
杭州市速莱回答: 回归(Regression)不同于分类问题,在回归方法中我们预测一系列连续的值,在预测完后有个问题是如何评价预测的结果好坏,关于这个问题目前学术界也没有统一的标准.下面是我在论文中的看到的一些常用方法,希望对有缘人有用. 回归分析的结果可以分为以下几部分: 1)回归模型; 2)回归系数; 3)因变量和自变量的特征; 4)自变量之间的关系.其中,1和2是必须详细报告的基本信息;而3和4则可以根据具体情况而详略各异的辅助信息.
中叔将15258873835问: 关于估计的回归方程的问题 - ?
杭州市速莱回答: 回归分析研究的主要问题是:(1)确定Y与X间的定量关系表达式,这种表达式称为回归方程;(2)对求得的回归方程的可信度进行检验;(3)判断自变量X对因变量Y有无影响;(4)利用所求得的回归方程进行预测和控制.回归分析的主要...
中叔将15258873835问: 回归方程怎么看?有么有及时简单的方法? - ?
杭州市速莱回答: 回归直线方程若:在一组具有相关关系的变量的数据(x与Y)间,通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近,这样的直线可以画出许多条,而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系,即我们要找出一条直线,使这条...
中叔将15258873835问: 多元线性回归分析怎么看假设成立 - ?
杭州市速莱回答: t检验用以进行参数显著性假设检验 方差分析用以判别影响变量的因素是都是显著的 直线回归用以得到两个变量之间的线性关系 多元线性回归用来分析一个变量与多个变量之间的关系,它是直线回归的扩展. 在线性回归中,t检验用来区别估计出的参数的显著性,而方差分析是基于F检验,F检验的第一个自由度如果是1,那么把它开放后就是t检验.
中叔将15258873835问: excel 图形表格给出的回归方程是否准确??
杭州市速莱回答: 结果一样,但需要注意的是在利用图形表格给出的回归方程时,必须设置好小数点之后的位数,否则EXCEL会自动四舍五入,感觉就会跟自己通过函数公式算出来的函数不一样.
中叔将15258873835问: 帮忙看下线性回归分析方程是否正确?
杭州市速莱回答: W=0.3915*A+0.1953*B+0.1953*C+0.1056*D+0.0652*E+0.0429*F是否正确?其中各字母代表变量.是不是等号后的系数相加应当等于1?所以我拿不准这个方程是否正确.多些各位学数学得大虾了!!
中叔将15258873835问: spss 线性回归分析结果怎么看? - ?
杭州市速莱回答: Model Summary 是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好. ANOVA是方差分析,然后F检验 Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数