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在多元线性回归分析中如何确定自变量具不具备显著性
就像这个图,如何确定这些变量是否具备显著性啊
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推荐答案 2019-09-07
多元回归中,自变量对因变量有没有影响,影响大小,主要看
显著性检验
,即
P值
。 P值小于0.05,则通过了检验,认为该因素对因变量有显著影响。 对于通过了影响的自变量,如果要比较哪个影响大,哪个影响小,除了看符号的正负外,还可以看标准后的回归系数。
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多元回归分析中如何
判断
线性
关系是不是
显著
的
答:
用户可以先试着画一个散点图,看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果
,在很多情况下,对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果,但可能不是最好的,所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述,调整后的R方更准确,即自变量对因变量的解释...
如何
判断
多元线性回归
模型
显著
?
答:
F是对
回归
模型整体的方差检验,所以对应下面的p就是判断F检验是否
显著
的标准,你的p说明回归模型显著。R方和调整的R方是对模型
拟合
效果的阐述,以调整后的R方更准确一些,也就是
自变量
对因变量的解释率为27.8%。t就是对每个自变量是否有显著作用的检验,具体是否显著 仍然看后面的p值,若p值<0.05...
多元线性回归
的
显著性
检验有哪些步骤?
答:
检验自变量和因变量之间的线性关系是否显著
具体方法是将回归离差平方和(SSR)同剩余离差平方和(SSE)加以比较,应用F检验来分析二者之间的差别是否显著
如果是显著的,两个变量之间存在线性关系 如果不显著,两个变量之间不存在线性关系
多元线性回归
的
显著性
检验包含哪些内容?
如何
进行
答:
即检验整个
回归
方程的
显著性
,或者说评价所有
自变量
与因变量的
线性
关系是否密切。能常采用F检验,F统计量的计算公式为:根据给定的显著水平a,自由度(k,n-k-1)查F分布表,得到相应的临界值Fa,若F>Fa,则回归方程
具有显著
意义,回归效果显著;F<Fa,则回归方程无显著意义,回归效果不显著。
多元线性回归分析中
为什么p值小于0.05就认为各
自变量
居于统计
显著
...
答:
因为,P是针对检验原假设(即:
变量
系数为零)成立的概率。当P<0.05,说明成立的可能性很小,不到5%,最好是0。
多元线性回归分析
预测法的检验
答:
显著性
检验是通过F检验进行的。F检验值的计算公式是:F(k ,n-k-1)=
多元回归
方程的显著性检验与一元回归方程类似,在此也不再赘述。回归方程的显著性检验未通过可能是选择
自变量
时漏掉了重要的影响因素,或者是自变量与因变量间的关系是非线性的,应重新建立预测模型。M元
线性回归
模型:如果随机...
多元回归
模型
中显著性
检验的显著性水平是什么?
答:
多元线性回归
模型中,当某个或某几个
自变量
的系数不显著时,回归方程的
显著性
F检验仍有可能是显著的。因为F检验是基于整个回归方程的显著性检验,而不仅仅是基于单个系数的显著性检验。因此,即使某些自变量的系数不显著,整个回归方程仍然可能
具有显著
的统计意义。
在回归分析中
,如果有两个或两个以上的...
多元线性回归分析
结果
怎么
看
答:
1、查看系数:这部分显示了
回归
方程中每个
自变量
的估计系数、标准误差、t值(tvalue)和对应的P值。t值是估计系数除以其标准误差,用于检验每个自变量的系数是否显著不为零。P值是用来判断统计
显著性
的,通常如果P值小于0.05,则认为该自变量在统计上显著。2、评估模型
拟合
优度:AdjustedR-squared更能...
如何分析回归
模型的
拟合
度和
显著性
答:
模型的拟合度是用R和R方来表示的,一般大于0.4就可以了;
自变量
的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的,如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著,小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表,是看不到
显著性如何
的。
回归分析
(regression analysis)是研究一个变量...
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