搜搜做题作业网spss 回归R方是看r方还是调整r方
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/16 05:28:27
看R平方,一般情况下,R方大于85%的话,就说明回归曲线还是拟合的比较好,你的R方式0.895,说明有较强的相关性,所以回归方程式可以进行预测的,.再问：除了R方，其它还要看什么呢再答：那就要看你要干
^2是决定系数,r是相关系数显著性检验
在SPSS的回归计算中,你选中变量和自变量,SPSS会自动给出拟合优度R2的~如果是一元回归,在Excel中即可实现：先做散点图,再增加拟合曲线即可,这个过程记得勾选“显示R2和拟合曲线”项~你的数据
当斜率为0时,它就是一条水平的直线,对吧,回归直线是表示两变量之间的线性关系,当出现斜率为0时,说明两个变量之间不呈现出线性的关系,但可以是曲线关系,这是基本的原理,你明白吗?相关系数r也是表示两变量
F值和T值多少没有绝对的标准的.主要是看你的回归模型是否合理.在进行回归分析之后还要进行残差分析,看模型是否存在异方差,自相关,多重共线性等问题.若是存在异方差、自相关等问题,有可能会高估t值,F检验
对!SPSS回归分析中AdjR方指的是调整R方
毒力回归方程是什么,回归系数中的R表示负相关系数,R的平方是表示自变量能够解释因变量的变异程度.请详细说明你的问题,或许我能帮你解决.
方偏小,理论上是不合理的,但很难说是否可行,因为这不是检验回归方程的唯一标准,建议结合F检验和T检验来确定.
就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那时通过什么指标来衡量的呢？
正常啊,看你的数据什么样子,如果是无截距,大于1都可能的.你用R2的计算公式手算一下,能找到原因在什么地方.
说明结果很好.R方是代表百分之多少可以解释你的结果,你的是1,就是你所用所有因变量100%可以解释你的依变量.
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
R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.
选择Graph--Scatter/dot..在新的对话框中选择simplescatter,单击define.将两个变量分别拖到Xaxis和Yaxis.单击OK.图形生成了.双击图形,出来一个新的窗体.
=∑(xi-μx)(yi-μy)/√∑(xi-μx)^2*√∑(yi-μy)^2
两个值都要看,r值表示在样本中变量间的相关系数,表示相关性的大小；p值是检验值,是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性.
不能拒绝二次adm项系数为0的假设所以不显著你可以看看二次回归和一次回归R方的差异如果不大说明一次v即可.再问：但是R^2很大啊。。。再答：一次和二次的R方差异是多少?再问：相差不大。。。
adjustR那个是复相关系数一元回归中跟R一样,但是在多元回归中为了避免R拟合效果随变量X的增加而变大,从而引入复相关系数概念,在公式中引入了自由度n与自变量的个数,所以算出的R(a)更能体现拟合和
p值大于0.05,所以接受原假设.再问：是说，我的假设正确，但是不用具有统计上的显著性是吗？再答：是说明在95%的显著性水平下不显著。再问：貌似大于0.05是拒绝假设吧？？再答：是的，大于0.05，是