1樓：萬能導師
在統計模型中，r是相關係數或復相關係數。r的平方是決定係數。例如，有一個自變數和一個因變數：相關係數一般用r表示，相關係數是指自變數和因變數之間的相關程度，具有方向和大小。
迴歸是用自變數解釋因變數。當然應該有一個解釋程度的度量，即決定係數（r＾2），它有大小，但沒有方向。相關係數和決定係數都衡量兩個變數之間的波動關係，因此迴歸中的決定係數就是相關分析中的相關係數。
擴充套件資料：
spss的函式
1．集資料錄入、資料編輯、資料管理、統計分析、報表製作、圖形繪製於一體。從理論上講，只要計算機的硬碟和記憶體足夠大，spss可以處理任何大小的資料檔案，無**件中包含多少變數，或者資料中包含多少case。
2．統計函式包括教育統計中的所有專案，包括傳統的集中數量和差異數量、相關分析、迴歸分析、方差分析、卡方檢驗、t檢驗和非引數檢驗。
它還包括最近發展起來的多元統計技術，如多元迴歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析和因子分析等，可以在螢幕（或印表機）上顯示（列印）各種統計圖表，如正態分佈圖、直方圖、散點圖等。
從某種意義上講，spss軟體也可以幫助不擅長數學的使用者學習使用現代統計技術。使用者只需要關注哪些統計方法應該採用一定的問題，並初步計算結果的解釋的理解，而不是特定的操作過程，可以進行定量分析的資料的幫助下使用者的手冊。
2樓：函小苼
而回歸就是用自變數解釋因變數,自然要有一個解釋程度的度量,就是可決係數（也就是r^2）,該指標有大小但無方向。相關係數與可決係數都是衡量兩個變數之間的波動關係，因此迴歸中的可決係數即為相關分析裡的相關係數。
3樓：匿名使用者
這個偽r方分析是在對數迴歸分析中得到的。這個值越大越好，在0-1範圍上。這個數字越大說明你的對數迴歸模型越好，這裡只能說你的模型一般。
4樓：匿名使用者
r2,是看擬合度的，越接近於1擬合度越好。也就是說線性關係越呈線性。
問下，spss迴歸分析得出的r方值、f值、t值各有何含義，數值大小有何含義？
5樓：ieio啊
r square是決定係數,意思是擬合的模型能解釋因
變數的變化的百分數,例如r方=0.810,表示擬合的方程能解釋因變數81%的變化,還有19%是不能夠解釋的.
f值是方差檢驗量,是整個模型的整體檢驗,看你擬合的方程有沒有意義
t值是對每一個自變數（logistic迴歸）的逐個檢驗,看它的beta值β即迴歸係數有沒有意義
f和t的顯著性都是0.05,
spss是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生norman h. nie、c. hadlai (tex) hull 和 dale h.
bent於2023年研究開發成功，同時成立了spss公司，並於2023年成立法人組織、在芝加哥組建了spss總部。
決定係數，有的教材上翻譯為判定係數，也稱為擬合優度。表示可根據自變數的變異來解釋因變數的變異部分。如某學生在某智力量表上所得的 iq 分與其學業成績的相關係數 r=0.
66，則決定係數 r^2=0.4356，即該生學業成績約有 44%可由該智力量表所測的智力部分來說明或決定。
原理：表徵依變數y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數x來解釋.
決定係數並不等於相關係數的平方。它與相關係數的區別在於除掉|r|=0和1情況，
由於r2決定係數：在y的總平方和中，由x引起的平方和所佔的比例，記為r2
決定係數的大小決定了相關的密切程度。
當r2越接近1時，表示相關的方程式參考價值越高；相反，越接近0時，表示參考價值越低。這是在一元迴歸分析中的情況。但從本質上說決定係數和迴歸係數沒有關係，就像標準差和標準誤差在本質上沒有關係一樣。
在多元迴歸分析中，決定係數是通徑係數的平方。
表示式：r2=ssr/sst=1-sse/sst
其中：sst=ssr+sse，sst (total sum of squares)為總平方和，ssr (regression sum of squares)為迴歸平方和，sse (error sum of squares) 為殘差平方和。
注意：以下不同名字是同一個意思，只是表述不同
迴歸平方和：ssr(sum of squares for regression) = ess (explained sum of squares)
殘差平方和：sse（sum of squares for error） = rss (residual sum of squares) =ssr(sum of squared residuals)
總離差平方和：sst(sum of squares for total) = tss(total sum of squares)
注意：兩個ssr的不同
sse+ssr=sst
rss+ess=tss
意義：擬合優度越大，自變數對因變數的解釋程度越高，自變數引起的變動佔總變動的百分比高。觀察點在迴歸直線附近越密集。
取值意思：
0 表示模型效果跟瞎猜差不多
1 表示模型擬合度較好（有可能會是過擬合，需要判定）
0~1 表示模型的好壞（針對同一批資料）
6樓：人文漫步者
在對資料進行迴歸計算分析的過程中，這些數字分別代表的就是這一個迴歸方程的準確度，也就是對資料**的準確度。
7樓：匿名使用者
r方是評價的主要指標，f值，t值是兩個檢驗，一般要小於0.05.
你可以自學下，實在沒時間可以找我
spss 多元線性迴歸分析 幫忙分析一下下圖，f、p、t、p和r方各代表什麼？？謝謝~
8樓：薔祀
f是對迴歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準，你的p說明迴歸模型顯著。
r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述，以調整後的r方更準確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為27.8%。
t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗，具體是否顯著 仍然看後面的p值，若p值＜0.05，說明該自變數的影響顯著。
擴充套件資料：
多元線性迴歸的基本原理和基本計算過程與一元線性迴歸相同，但由於自變數個數多，計算相當麻煩，一般在實際中應用時都要藉助統計軟體。這裡只介紹多元線性迴歸的一些基本問題。
但由於各個自變數的單位可能不一樣，比如說一個消費水平的關係式中，工資水平、受教育程度、職業、地區、家庭負擔等等因素都會影響到消費水平，而這些影響因素（自變數）的單位顯然是不同的，因此自變數前係數的大小並不能說明該因素的重要程度。
更簡單地來說，同樣工資收入，如果用元為單位就比用百元為單位所得的迴歸係數要小，但是工資水平對消費的影響程度並沒有變，所以得想辦法將各個自變數化到統一的單位上來。前面學到的標準分就有這個功能。
具體到這裡來說，就是將所有變數包括因變數都先轉化為標準分，再進行線性迴歸，此時得到的迴歸係數就能反映對應自變數的重要程度。這時的迴歸方程稱為標準迴歸方程，迴歸係數稱為標準迴歸係數。
spss for windows是一個組合式軟體包，它集資料整理、分析功能於一身。使用者可以根據實際需要和計算機的功能選擇模組，以降低對系統硬碟容量的要求，有利於該軟體的推廣應用。spss的基本功能包括資料管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。
spss統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、迴歸分析、對數線性模型、聚類分析、資料簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統計過程。
比如迴歸分析中又分線性迴歸分析、曲線估計、logistic迴歸、probit迴歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性迴歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許使用者選擇不同的方法及引數。spss也有專門的繪圖系統，可以根據資料繪製各種圖形。
9樓：匿名使用者
先從最下面兩行說起
f是對迴歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準，你的p說明迴歸模型顯著。
r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述，以調整後的r方更準確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為27.8%。
t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗，具體是否顯著 仍然看後面的p值，若p值＜0.05，說明該自變數的影響顯著
在用spss做一個線性迴歸分析，結果如圖，r方很低，但是顯著性都還可以。問題是這個模型**效果很差。
10樓：呂秀才
你可以嘗試著先繪製下散點圖看看 會不會用其他曲線擬合的效果會更好，很多時候資料用線性和一些非線性擬合後都會有顯著效果，但是不一定是最佳的，所以需要判斷自變數和因變數之間關係是否符合線性。
如果仍然是符合線性趨勢，但是你只有這麼一個自變數的話，那就沒有辦法優化了，如果還有其他自變數，可以嘗試著引入之後 再看回歸效果
SPSS的調節作用，R方顯著，但是互動項不顯著，這樣的情
調節作用 主要看 r 就好了，它顯著 就說明調節變數對於原來模型有顯著影響，而互動作用 只是說明兩個變數是否存在交叉影響，跟調節作用沒關係。用spss做調節效應分析。互動項顯著，但是調節變數不顯著。這樣可否判斷是否具有調節效應？15 可以判斷具有調節效應。互動項顯著說明有調節效應，調節變數不顯著說明...
spss中相關分析的幾個指標是什麼意思
0.997代表相關係數，0.000是顯著性，n是樣本量。相關性0.997代表很高，旁邊兩個星號，說明在99 的情況下顯著 pearson是相關係數 sig顯著性 請問spss相關分析結果怎麼看？20 可以使用spssau進行分析，結果格式為三線 式，屬於規範的格式不用重新整理。分析結果上看會輸出包括...
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等效電流bai 源定理被稱du為諾頓定理,它zhi 和戴維南定理求等dao效內阻req的方法是一專樣的。將屬所求元件開路 兩端設為節點a b 再將電路內部的所有電壓源短路 所有電流源開路 1 如果內部是純電阻 或者交流電路中的純阻抗,也就是不包含受控源 可以使用電阻串並聯等方式進行計算,一般電路是沒...