F是对回归模型整体的方差检验,所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准,你的p说明回归模型显著。
R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述,以调整后的R方更准确一些,也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。
t就是对每个自变量是否有显著作用的检验,具体是否显著 仍然看后面的p值,若p值<0.05,说明该自变量的影响显著。
扩展资料:
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同,但由于自变量个数多,计算相当麻烦,一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
但由于各个自变量的单位可能不一样,比如说一个消费水平的关系式中,工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平,而这些影响因素(自变量)的单位显然是不同的,因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度。
更简单地来说,同样工资收入,如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小,但是工资水平对消费的影响程度并没有变,所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能。
具体到这里来说,就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分,再进行线性回归,此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程,回归系数称为标准回归系数。
SPSS for Windows是一个组合式软件包,它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块,以降低对系统硬盘容量的要求,有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类,每类中又分好几个统计过程。
比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程,而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形。
参考资料:多元线性回归_百度百科
F的值具体代表什么?还有ppi对应的t值小于0,说明什么呢??谢谢~
追答F不是说了么,就是方差分析的值,是对拟合的回归模型整体的方差检验值,它对应的下面的p值如果小于0.05 说明整个回归模型有显著作用,如果它对应的p>0.05 说明拟合的回归模型无效。
t的值是负的 表示 对应的ppi对于因变量的影响是负的,就是ppi变大,因变量就变小,ppi变小 因变量就变大
终于懂了!!!!谢谢你!
本回答被提问者和网友采纳spss回归分析t、F值分别代表什么呀?
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最常用的统计方法。《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法,例如,相关、回归(线性、多重、非...
在SPSS中R和R方分别代表了什么
R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接近1说明模型越好。但是,你的R值太小了。T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值,它的绝对值大于等于ta\/2(n-k)(这个值表示的是根据你的置信水平,自由度得出的数值)时,就拒绝原假设。即认为在其他解释变量不变的情...
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...
请高手帮忙分析下SPSS的多元线性回归结果吧~急啊~~~
拟合优度R方等于0.678,表示自变量可以解释因变量的67.8%变化,说明拟合优度还可以。方差检验表中F值对应的概率P值为0.000,小于显著度0.05,因此应拒绝原假设,说明自变量和因变量之间存在显著的线性关系。参数检验表中只有自变量X2和常数项的概率P值为0.000,小于显著度0.05,而自变量X1和X3的概...
spss相关性分析结果看不懂,帮忙解释下~谢了
使用在线版spss软件分析结果会更加清楚,输出包括平均值和标准差,以及相关系数和P值。前两列即为各变量的平均值和标准差,第三列开始为两两变量之间的相关系数。数值右上角的星号代表P值。对于相关分析,一般规范的表格格式是:P值使用*号表示,P < 0.01使用2个*号表示;P < 0.05使用1个*号...
请高手帮忙分析下SPSS的多元线性回归结果吧~急啊~~~
回归模型总体显著,通过F检验的表格可知,同时各个自变量也都对因变量有显著预测作用,从最下面的表可知。但是回归模型拟合效果很差,只有0.003,可以说非常差,建议你重新换一个模型拟合看效果
求大神SPSS帮忙看一下,这个分层回归分析后的结果是什么状况啊!
分层回归通常用于中介作用或者调节作用研究中。分析时通常第一层放入基本个人信息题项或控制变量; 第二层放入核心研究项。使用SPSSAU在线spss分析结果显示如下:R²:模型的解释力度 F 值:用于判断模型是否有意义,如果对应P值小于0.05说明模型有意义 △R²:模型变化时,R²值的变化情况...
怎么分析eviews 中F检验和T检验的结果
1、首先在打开的软件页面中,通过之前单样本T检验的数据运算,得到如下图所示的数据表格。2、这时候表格分为两部分,一个是单个样本统计量,一个是单个样本检验。3、单个样本统计量,这个比较简单,也很容易看懂,包括样本个数(N)、均值和标准差。4、在单个样本检验的表格中,可以找到检验值,也就是...
spss相关性分析结果看不懂啊,请高手帮忙翻译翻译~~~很基本~
您分析的原始数据应该是等级资料或者分布类型未知的资料,所以用了Spearman's秩相关,得出的Spearman's秩相关系数为0.589,民主指数和政府卫生支出占政府总支出的百分比,这两个变量间是正相关。当然和其它统计方法一下,还要做假设检验才能得出二者间是否真的存在正线性关系。Spearman's秩相关系数r介于-1和...
回归分析中得出一元线性关系,P为0.005,R为86.3%,紧接着的方差分析中P为...
第二张表的Coef代表回归系数:SE Coef 代表回归系数的标准误:T代表单样本T检验的T值,等于回归系数除以归系数的标准误;P代表单样本T检验的P值,若小于0.05表示回归系数明显大于0,也就是对应的自变量对模型有意义;反之则无意义。R-Sq 也称为决定系数,等于回归方程的方差占总方差的比例,属于拟合...