一元回归分析中常数项检验

这个F值不是用来检验R平方的.看图,不明白再来问我.再问：R的平方我明白，F检验是检验模型整体的显著性吗？R的平方只是检验模型的一个评价指标，它本身是不用检验的，是吗？再答：对的，但是我们在判断模型的

在一元回归情形,检验的话,相关系数检验、F检验、T检验的检验结果是一样的,所以只做简单的相关检验r就可以了.r=22%,（0

sig是指的的显著性水平,就是p值,一般来说接近0.00越好,过大的话只能说不显著,这是你选择的样本和模型决定的,没法办

一个变量,做自变量x,一个是因变量y.导入eviews,点击esimate,y=cx,结果就出来了.

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

我还记得第二个问题的答案：等价

常数项为负p值0.04,拒绝常数项为0的假设,统计显著,没问题.再问：那意思是说我这个回归方程没有常数项吗？再答：呵呵相反常数项的P值很小，表明常数项不是显著为0的，它应该包含在模型中。再问：那就是Y

一般情况下都需要做,因为不做的话可能出现伪回归,还有就是类似你的这种问题.依照一般理解,当期的生活质量与当期的收入有关,当期的教育投入也与当期的收入有关,因此可能出现的就是当期的生活质量决定当期的教育

sig大于0.05只表示此常数值不是很大,但不代表没有,所以一般对常数sig不进行处理.如需去掉常数项,可选择标准化后的回归系数.：）再问：谢谢您的回答那那个常数项的值用非标准化系数还是用数学符号表示

主要看t值和sig值sig是最重要的但不要忽视R2和F值我替别人做这类的数据分析蛮多的

没影响；F检验,变量T检验,过了就行!

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以

1)R方=0.552说明存款利率作为自变量可以解释因变量（六个月后涨跌额）55.2%,Durbin-Watson=1.457表示残差自相关不强,①当残差与自变量互为独立时,D=2或DW越接近2,判断无

R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断.Rsquare就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值

方程标准化后常数项肯定是0,在写回归方程时一般不用标准化,写带常数项的回归方程.只有在比较偏回归系数时才标准化.

常数项的正负都没有关系,它是否显著也没什么意义关键是你要看自变量的回归系数正负是否符合你的专业常识这个回归方程是：y=0.350*x1+0.332*x2+0.470*x3+0.211*x4-0.911

你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05

（1）两个变脸光之剑不是对等关系,进行回归分析时,应该先根据研究目的确定自变量和因变量（2）回归方程的作用在于给定自变量的值估计推算因变量的值,回归方程表明变量间的变动关系（3）回归方程中自变量的系数

就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度

t、f检验再问：给详细点，T检验全称，代表的意义，怎么算通过检验，F检验也一样，已经加分了，给出来分就给你再答：t检验的全称就叫t检验，这是数学方法，不是语文概念。t检验的公式见教材，这里写不了p小于