这个没什么复杂吧 ,跟普通回归的解释方法一样。
先看prob>F的值 也就是p的值 <0.05,说明在0.05水平上 你这个回归模型有显著意义。调整的R²=0.0439,就是模型对因变量的解释率
然后下面那个就是
回归分析的各个自变量的参数估计表格。从p的值可以看出,只有rate和age两个自变量对因变量有显著影响,且rate是负影响。
那个图就是个相关分析矩阵,每个小方块的
散点图表示对应两个变量之间的相关性描述。
最下面那个表 是 rate、age、degree三个变量之间的两两相关分析矩阵表,一行是
相关系数一行是
显著性检验的p值
追问请问散点图怎么看?密集?整齐?我知道问题很基础T^T 麻烦你了
追答散点图没有什么看的方法,只是根据经验,看是否呈线性趋势、是否呈某些曲线趋势,是否是随机分布的,是否是均匀分布的
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