怎样评价回归分析分析的结果

Answer 1

可以通过几个方法反映分析结果的好坏，一个就是判定系数，越大说明拟合越好；再就是估计误差，越小说明拟合越好；还可以通过残差分析，越随机分别越好

Answer 2

可以用最小二乘法，计算出相关度r，其中r是介于0和1之间的数，如果r越接近1，则越相关，如果r赵接近0，则越无关，相关度可以用计算器或计算机来计算。

Answer 3

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a839b9a0100hrqy.html
希望能帮到你~~~

Answer 4

　　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。以下分别讨论之。
　　如何描述回归模型和回归系数
　　先简单讲一下一元回归。一元回归，即只涉及一个自变量（如X）。这种模型在社会科学中既很少见（一个常见的例外是时间序列分析中以时间为自变量分析因变量的长期趋势），也很容易报告。一般不需用表格，只须写一句话（如“自变量X的b = ?，std = ?, Beta = ?”）或给一个公式（如“Y = ? + ?b, where std = ?, Beta = ?”）就足够了。如果一项研究中有多个一元回归分析，那么就应该也可以用一个表格来报告（参加？），以便于读者对各模型之间作比较。
　　接下来专门讲多元回归。由于其涉及诸多参数，有的必须报告、有的酌情而定、有完全不必，为了便于说明，我按SPSS回归分析的输出结果（其它统计软件大同小异），做了一个如何报告回归模型和回归系数的一览表（表一）。如表所示，我将各种参数分成“必须报告”、“建议报告”、“一般不必”和“完全不必”四类。我的分类标准来自于公认的假设检验所涉及的四个方面，即变量之间关系的显著性、强度、方向和形式（详见“解释变量关系时必须考虑的四个问题”一文）。也就是说，每个参数的取舍，应该而且可以由其是否提供了不重复的显著性（即Sig）、强度（B或Beta的值）、方向（B或Beta的符号）和形式（自变量的转换）信息而定的。