1樓:
你的做法完來全正確。
a=constant=-0.003
b=1.059
你這種自情況b值應該是baiunstandardized,standardized的值對你
這份資料沒du有意義。zhi
出現unstandardized和standardized之分是dao由於普通的迴歸係數(未標準化迴歸係數unstandardized)受到自變數和因變數數值大小的影響。比如,如果你的自變數的測量單位是「噸」,假如將它改為「公斤」,那麼自變數的數值將擴大1000倍,此時迴歸係數將變成原來的1/1000。
要避免以上情況,你可以參考spss提供的標準化迴歸係數,這個係數無論自變數和因變數採用什麼單位都不會改變,你可以參考它來評價多個自變數的效應大小。由於你的資料只有一個自變數,因此不需要比較,也就不需要參考standardized的結果。
怎樣用spss做一元線性迴歸?具體怎麼檢驗相關性
2樓:匿名使用者
1、開啟spss軟體,在提示符後輸入因變數y和自變數x的資料。
2、接下來使用r中作線性模型的函式lm()函式,lm(y~x+1)表示做有截距的線性迴歸模型,接下來lm(y~x)也是表示有截距的線性迴歸模型,lm(y~x+0)和lm(y~x-1)則表示過原點的線性迴歸模型,紅色部分即為輸出結果。
3、在上述結果中,只得出了迴歸方程的係數和截距,要提取模型資訊就要用到summary()函式。得到的結果就比剛剛多了很多資訊了。
4、接下來對所得結果進行分析:結果中call部分列出了相應的迴歸模型公式,residuals部分列出了殘差的最小值點、四分之一分位點、中位數點、四分之三分位點和最大值點。
coefficients部分中 estimate 是迴歸方程引數的估計值,std. error表示迴歸引數的標準差,t value 即為t值,pr(>|t|) 即為p值,後面的***為顯著性標記,*越多越顯著。
5、當模型通過檢驗,可用於**,此時我們需要用到r中的predict()函式,假設要**x等於0.16時y的值,其中interval="prediction"表示求**點的值的同時要給出相應的**區間,level=0.95表示求95%的置信區間。
6、分析結果: fit 值即為x=0.16時y的**值,lwr和upr分別表示**區間的上下限。一般的迴歸分析做到這裡就可以了。
3樓:匿名使用者
分析--迴歸--線性,迴歸方程由標準化迴歸係數和變數組成,
檢驗:分析--迴歸--線性,method為進入,統計量中,右邊選擇迴歸模式適合度檢驗,解釋量的該變數、共線性診斷。係數表中,beta值為標準化迴歸係數,檢視其是否顯著
4樓:斛孤俎光熙
用福利的原始分數作為自變數進行分析是完全可以的。這個自變數的資料型別屬於等距變數,即沒有絕對零點但是有相等單位的資料。這種資料型別符合迴歸分析的資料要求。
同時,如果覺得原始分數的代表性不是很強,也可以將福利水平進行分組,如60分以下為福利差,60到80分屬於福利一般,80分以上屬於福利好,用處理後的資料進行迴歸分析也是可以的。
個人認為還有一點可以注意,用一個單一的自變數對因變數進行**可能無法達到很高的準確性,因為問題通常都是有多種因素共同決定的,如果可以同時考慮其他相關因素的影響,迴歸分析的可靠性可能更強。
spss 線性迴歸分析中,係數表解讀
5樓:匿名使用者
vif太高了,存在嚴重的多重共線性
6樓:匿名使用者
我特意查了書的,寫進方程的一定是非標準化迴歸係數,而標準化的迴歸係數只是進行自變數間的比較
spss線性迴歸怎麼規定係數範圍
7樓:娜莉
1、在spss裡把
baia、b、c、d四個變
du量對應的資料錄入好。zhi
dao 2、點analyze--regession--linear,在彈出框裡,把專變數d選定在dependent裡,其他屬3個因子選到independent裡。method裡就用預設的enter。如果不需要看其他統計或驗證的,直接點ok。
結果裡,r值就是迴歸的決定係數,代表各變數能解析因變數的程度。anova裡,sig小於0.05證明迴歸方程有效。
constant對應的b值是截距。因子對應的beta值就是他們的標準化影響係數。 最後公式可以通過看b值那列,a、b、c變數對應的b值為係數,分別相乘,最後加上constant常數值即可。
用spss分析迴歸係數的顯著性,t值和t的顯著性為什麼都是一
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