还要看R2=0.641,说明自变量解释了因变量64.1%的变化。
最后一个图表明，残差服从正态分布。
希望对你有帮助，统计人刘得意
问题三：怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响 10分 模型中解释变量的估计值为-0.466102，标准差是0.069349,标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。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，越大越显著
问题四：eviews回归分析结果怎么看 参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关，结合我说的，你一个个去对照吧
问题五：SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看 多元线性回归
1.打开数据，依次点击： *** yse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴
问题六：excel怎么看excel回归分析表 jingyan.baidu/...3
问题七：spss 线性回归分析结果怎么看 看b和sig值
问题八：spss回归分析结果图，帮忙看一下，麻烦详细地解释解释 R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1%的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能拒绝截距为0的原假设；回归系数（X项）为0.908，其显著性为0.000（表明P值小于0.0005，而不是0。想看到具体的数值，可以双击该表格，再把鼠标定位于对应的格子），拒绝回归系数0.908（X项）为0的原假设，也就是回归系数不为0；标准化回归系数用于有多个自变量情况下的比较，标准化回归系数越大，该自变量的影响力越大。由于你的数据仅有一个自变量，因此不需要参考这项结果。
对于线性回归，我在百度还有其他的回答，你可以搜索进行补充。
问题九：excel回归结果的每个值 都是什么含义，都是怎么来的？ B列是计算出的系数，是根据你的众多数据算出来的，咱们可以拿一行数据来演示。
假设你的结果页为Sheet2，数据源页叫Sheet1。根据你选的Y区域是D8：D15，X区域是H8：I15。咱们拿第8行写公式：
第8行：Sheet1!D8 ≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H8 + Sheet2!B19 * Sheet1!I8 +Sheet2!B17
带入数：7293177839≈509740.1704*120.1318482+695744.2548*30.27345376-82256847.64
第9行：Sheet1!D9 ≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H9 + Sheet2!B19 * Sheet1!I9 +Sheet2!B17
第10行：Sheet1!D10≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H10 + Sheet2!B19 * Sheet1!I10 +Sheet2!B17
...根据你的所有数据源，推出了
Sheet2!B17=-82256847.64、
Sheet2!B18=509740.1704、
Sheet2!B19=695744.2548
三个系数。
(注意公式里的字母I 和 数字1的区别)
怎么看回归分析的结果?
1、R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。2、F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0．05，回归分析在科学研究领域是...
stata回归分析结果怎么看?
Stata回归分析结果主要通过几个关键指标来解读，包括Sig.P数值、R Square、线性值DW、F检验以及各个自变量的系数和P值等。Sig.P数值用于判断自变量对因变量是否有显著影响。若Sig.P数值小于设定的显著性水平，则说明该自变量对因变量有显著影响。R Square，即决定系数，表示模型能够解释的因变量变异的百分...
线性回归分析结果怎么看
线性回归分析结果主要通过回归方程、回归系数、t值、p值以及模型拟合度等指标来进行解读。线性回归分析是一种统计学方法，用于研究自变量（X）与因变量（Y）之间的线性关系。其结果提供了一系列指标，帮助我们理解变量之间的关系强度、方向以及模型的可靠性。1. 回归方程描述了自变量和因变量之间的关系。它...
回归分析结果怎么分析
首先，关注模型的拟合程度，即模型对数据的解释能力。可以通过决定系数来判断，该值越接近1，说明模型对数据的拟合程度越高。同时，观察残差图，若数据点均匀分布在水平线的两侧，说明模型是合适的。二、回归系数的分析 其次，分析回归系数。回归系数反映了自变量对因变量的影响程度。系数的绝对值越大，影响...
回归分析的结果怎么看
在使用SPSSAU在线分析平台进行回归分析后，结果的解读相对直观且易于理解。首先，B值是关键指标，它揭示了自变量X与因变量Y之间的影响关系。B值大于0意味着X对Y有正向影响，反之则为负向；而通过比较不同B值的大小，可以判断影响程度的强弱。P值的作用在于检验变量之间的统计显著性。当P值小于0.05，...
stata回归分析结果怎么看?
一、结果概览 Stata回归分析结果主要包括系数表、统计量、模型拟合信息等。首先，关注系数表，它反映了变量之间的关系。二、系数表解读 1. 系数值：关注每个变量的系数值，正值表示该变量对结果有正向影响，负值表示有负向影响。系数的绝对值大小反映了影响程度。2.显著性：系数下方的标准误、t值和P值...
回归分析的结果怎么看
1. 使用SPSSAU平台进行回归分析，其结果易于理解。2. B值（回归系数）指示自变量X对因变量Y的影响方向和程度。B值大于0表示正向影响；小于0表示负向影响。B值的大小比较可判断自变量对因变量的影响力度。3. P值用来判断自变量对因变量的影响是否显著。如果P值小于0.05，表明自变量对因变量有显著影响；...
stata回归分析结果怎么看?
1. 创建自变量和因变量，这是模型构建的基础。2. 进入stata菜单，选择"Statistics"下的"linear model and related"，然后找到并点击"linear"选项。3. 在弹出的"regress"界面中，设定好需要分析的变量，包括自变量和因变量，然后点击"确定"按钮。4. 当你看到回归结果界面，特别关注cons（常数项）的部分...
回归分析输出结果怎么看?
基本关系查看 通过散点图观察自变量与因变量之间的线性关系。当前工资与自变量（起始工资、受教育年限、职位等级、工作经验）均呈现线性关系。初步判断，数据适用于线性回归分析。相关性分析 通过相关分析确定变量之间的关系，使用Pearson相关系数评估相关性强度。结果显示，当前工资与各自变量之间存在显著相关关系...
spss线性回归分析结果怎么看?
SPSS线性回归分析结果解读方式如下：一、关注主要统计量指标 在分析SPSS线性回归结果时，首先关注模型的主要统计量指标，包括R平方值、调整R平方值等。这些指标能反映模型的拟合程度，帮助你判断模型是否适合数据。其中，R平方值越接近1，说明模型的解释力度越强。二、查看系数表 系数表展示了各个变量对预测...
