spss 结果中 回归方程系数b

1,画散点图,可以看出是个抛物线,也就是个一元二次方程.还不确定的话,可选择回归--曲线估计,把所有的回归模型全选上,拟合后看R2,最大的为二次方和立方,立方的第四个参数为0,所以实际上还是个二次方.

第二个表说明拟合度,0.996,接近1,说明模型拟合不错；第三个表看F值就好,相当大,在95%甚至99%置信度下显著；第四个表说明自变量X（营业收入）系数为0.891,并且是在95%甚至99%置信度下

不可能有图的两个变量可以在二维空间即平面上作出图形三个变量可以在三维空间作出图形（空间解析几何）四维及以上的就根本不可能做出来了!三维的可用MATLAB再问：比如用spss软件已经做出二元线性回归方程

这里有一个例子,照着做就好了再看结果中的t值与F值的大小,t值越靠近1越好（但是要小于1）,F值越接近0（但是要大于0）越好!CurveEstimation过程8.2.1主要功能调用此过程可完成下列有

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.

好像没法哦,只能根据标准自己来判断的只有相关分析时会在显著性水平后面加*

∑（上面还有个n,下面是i=1）是累计求和符号.从i=1的∑后相应数值,加上i=2的∑后相应数值,加上.一直加到i=n的∑后相应数值,最终结果就是∑（上面还有个n,下面是i=1）.

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

（1）中F伴随的p值小于0.001,是怎么看出来的?（2）常数在0.005下显著,以及x1在0.001下显著是怎么看出来的?就是看最后一列的sig值,就是P值.它小于显著性水平,比如0.05,就显著.

变量进入回归方程需要两个两个条件：能够提高方程的解释量、能够使方程最为简化.因此,如果一个变量加入后解释量仅仅由90提高到91,那么多数情况下这个变量不会被纳入.是否被纳入方程,就要看后面的检验值t值

标准系数是指数据标准化以后算出来的系数,非标准化系数就是用你原来的数据算出来的系数,如果你想写出你的回归方程的话,就要看非标准那一栏的B下边的系数哈.ppv课,专业的视频网站,想学spss吗?就来pp

标准化的回归方程即：每月生活费=0.575*伙食费用+0.419*娱乐费用再问：我知道了，应该回归方程应该是y=-0.942+0.915x1+0.432x2,R₂是多少？表示什么？再答：回

一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上.二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显

在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单

B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差,

你要看系数的这个表格我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：已经会了，谢谢

自己在报告里面手工加进去好了spss结果除了相关分析会自动加上去*之外其他的都不会加上去的

这个问题我刚回答你了,你重复问问题了我替别人做这类的数据分析蛮多的

回归方程：时间=173.817-10.802*中青年的浓度+8.268*老年组的浓度从调整的R方=0.878看,因变量的变化有87.8%可由自变量来解释,拟合优度很好,从方差分析表看,F=83.960