第1个回答 2013-05-26
这是一个拟合"速度与刹车距离”线性回归方程的分析结果。主要看系数表和模型汇总2个表。
系数表：给出了回归方程是：速度=25.851+0.182*刹车距离n
sig.表示显著性水平，.000说明回归常数25.851和回归系数0.182都是显著的，即等于0的概率很小(0.000)
t是t统计量，标准系数--试用版翻译有误应当是标准系数--Beta系数，反映这个变量(刹车距离n)在回归模型中的重要性，越接近1越重要。
标准误差：反映回归系数随样本而变化的幅度，越小越好
B：回归系数
模型汇总：给出了回归模型的精度，R反映根据回归模型预测的因变量结果和原来观测的因变量结果的相关系数，越接近1越好；R方=0.939说明回归模型包含了93.9%的信息量。追问
系数表：给出了回归方程是：速度=25.851+0.182*刹车距离n
sig.表示显著性水平，.000说明回归常数25.851和回归系数0.182都是显著的，即等于0的概率很小(0.000)
t是t统计量，标准系数--试用版翻译有误应当是标准系数--Beta系数，反映这个变量(刹车距离n)在回归模型中的重要性，越接近1越重要。
标准误差：反映回归系数随样本而变化的幅度，越小越好
B：回归系数
模型汇总：给出了回归模型的精度，R反映根据回归模型预测的因变量结果和原来观测的因变量结果的相关系数，越接近1越好；R方=0.939说明回归模型包含了93.9%的信息量。追问
那拟合出的函数能使用吗。符合数据吗？为啥画出图来是这个样子的 ！！
还有什么分析能你何处这个点的线吗？
额，我貌似把因变量和自变量弄反了
R方=0.939就说明这个方程的拟合度很好，可以用来做预测。给出不同的速度就可预测出对应的刹车距离。那个散点图也说明线性关系基本成立。
追问用曲线的时候做出来的图更加符合走向啊。能留下一个q～q，线下联系吗？
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