R多元回归各个系数没有小于0.05

1.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2.Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2.所以回归前可收

MultipRegression(多元回归分析)概念：分析若干个预测变项和一个效标变项间的关系

多元回归是对“多个”有相互关联作用的变量（比如期货交易中的大豆、小麦、玉米和豆油价格）进行回归分析的方法.“回归”的意思是根据已有的数据倒推回去,找出这些数据相互关联的公式,根据这个公式我们可以计算或

原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦再问：也就是说，原假设是x1的系数为0，而不是我自己设置的那个假设吧？我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设，那就互相矛盾了再答

由于在回归系数b的计算公式中,与相关指数的计算公式中,它们的分子相同回归系数为0

x1=[7.53237.92628.28338.54208.7702]';x2=[117.2117.4117.7118.3118.6]';x3=[2.9503.3005.2706.5257.470]'

首先,应该尊重事实数据运算出的结果；其次,变量不显著的原因很多,例如变量受到了数据的影响或者未纳入其他相关的变量,建议可以做一下逐步回归.

p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源想要更多的了解,建议你参照Minitab软件再问：我的二元回归曲线方程中，一个因变量的P值小于0.05，另一个因变量的P

方偏小,理论上是不合理的,但很难说是否可行,因为这不是检验回归方程的唯一标准,建议结合F检验和T检验来确定.

如果你说的是软件操作阶段呢,那么你在回归程序中加入一个变量字母C就可以了如果你说的是回归后的成品,即模型就是没有常数项的模型比有常数项的模型对显示的经济状况拟合得更好（或者常数项无法通过t检验）,那么

matlab里面有提供回归模型的全套解决方案,就是线性拟合的工具箱,cftool,在命令窗口输入cftool命令,可以调出工具箱,你可以自己摸索下,都是简单的英语,相信你摸索一会儿就会了.再问：我需要

你有没有统计软件,SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行,点击工具-数据分析（没有的话,先选中加载宏-选中分析工具库,之后就会出现数据分析）-在里面找到“回归”,然后就可以出来啦.

你的自变量都是因子分析(FactorAnalysis)出来的因子分数吧,变量单位在之前都统一标准化了,所以非标准系数和标准系数就都一样

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

可以的.把P取对数后作为新的因变量,就成为线性的了.可以直接估计.

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

1.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2.Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2.所以回归前可收

回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.

不能拒绝二次adm项系数为0的假设所以不显著你可以看看二次回归和一次回归R方的差异如果不大说明一次v即可.再问：但是R^2很大啊。。。再答：一次和二次的R方差异是多少?再问：相差不大。。。