回归b值 常量还是因变量
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 12:32:07
常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值(R的平方)将是不准确的,即使你重新拟合.再问:
有的公式中“b”指的是系数,而有的公式指的是常数.常数“b”的值是在求出系数“a”后,用公式b=y平均-a*x平均来计算.若欲求系数“b”,公式好复杂,给你个链接自己看吧.http://baike.b
一般对常量要求不怎么高,不满足
结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距(常数项),其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应
啥意思啊据我对问题的了解做以下回答比较标准化回归系数,值最大的表示影响最大,前提是具有显著性.
一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系
哪个自变量比较重要吗?看标化系数再问:是标准系数?那回归方程的话最后是用非标准化系数的B还是标准系数呢?谢谢~~~~(>_
看SIG.不会你的模型不通过T检验,没有什么意义
我觉着你分析的时候要么都标准化,要么就都采用为标准化之前的数据进行分析
不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置
第一次回归的模型要进行模型误设检验,如Link检验或Ramsey检验,如果检验没有通过,则表示存在遗漏变量,这时要加入控制变量.第二次回归的模型要进行多重共线性检验.很有可能你在第二次回归加入的C和D
常量就是贝塔0,是回归方程在y轴上的截距,t检验的系数看变量对应的sig.越小越好,表明越显著,不用管那个常量的.
y=ax+b(1)x=(y-b)/a=y/a-b/a(2)//:a≠0,也表示反函数存在.因此,做线性回归分析时,A,B谁作自变量都是可以的,但回归方程、回归系数间的关系由(1)、(2)二式确定.不管
题目说的很明白,是耕种深度对产量的影响,也就是x对y的影响.所以深度是自变量x,产量是因变量y.
回归分析有多个因变量就需要用结构方程模型或者通径分析来解决.不可能通过回归,除非你将因变量一个一个的分析,这样的话,中间有很多交互的东西你就没有办法分析了,而且解释的时候很麻烦.如果你用通径分析或结构
选BD答案C不确定,AE肯定不对,相关程度的显著性要通过检验才能得出
多元回归分析中,要求所有变量须为等距尺度(或译区间尺度,intervallevelofmeasurement),或者是“0/1”(自变量).如果变量的值仅属名目尺度(nominal),亦即“1,2,3
你选择的因变量是不是只用一个值,要么都是1,要么都是0,你检查下
B是自变量A因变量