回归f值表怎么看

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.

前面的几个表是回归分析的结果,主要看系数0.516,表示自变量增加一个单位,因变量平均增加0.516个单位.后面的sig值小于0.05,说明系数和0的差别显著.还要看R2=0.641,说明自变量解释了

ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数

误差看平方和一列,模型一行是组间、误差一行是组内,合计是总体误差SST=278.9475SSR=183.24469SSE=95.70281

用excelf分布函数

要看sig值,那个就是P值,如果是小于0.001,一般情况下是显著的再问：不是说sig只要小于0.05就行么？再答：对的，看是在什么水平下，0.05也行再问：只要看sig么？其他值都不用看了？再答：是

复相关系数R-squared=0.0023,太低了,低于常用临界值0.1,说明模型有问题,自变量的解释力太差.另外,虽然方程勉强显著,但只有变量b11具有统计显著性.回归方程：y=35.19781+b

在这地方有些说不清楚,我给你找到这个例子,说的比较明白,你看看：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4af3f0d20100byr9.html

多元回归分析你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性,如果没有共线性,然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系,这些之后才可以做多元线性回归所以只看你现在的结果,的确只有x5才有意义,所以你要根据参考

正如上一位的回答,你的实验设计没有考虑到两个班级本身的成绩是否就存在着差别当然,你可以事先进行说明,两个班级的基础条件和基础成绩是没有显著差别的之后再分别使用不同的教学方法,然后用t检验,结果的解释是

结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距（常数项）,其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应

当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.

做有序回归,不是去看R2,没用的coxandsnell是伪R2,已经不是你理解的R2了我经常帮别人做这类的数据统计分析再问：那应该看哪个呢？可不可以说一下这三个表分别表示什么意思呢？

统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证.1、在spss里把A、B、C、D四个

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单

相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感

你这个表里只有回归系数的信息你所要的相关系数应该在上一个表中R方是确定系数R就是你所说的相关系数了你自己找找看上一个表有没有一个R傎,那就是相关系数了

当然了

=FINV(0.05,因子自由度,误差项自由度)一般取a=0.05,也可以取0.01,取决于你容忍的错误率.求出临界值后,再和F值比较如果F值>临界值表示此因子贡献显著,否则,不显著

你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05