回归分析用f统计-搜答案-搜狗做题网

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

这个F值不是用来检验R平方的.看图,不明白再来问我.再问：R的平方我明白，F检验是检验模型整体的显著性吗？R的平方只是检验模型的一个评价指标，它本身是不用检验的，是吗？再答：对的，但是我们在判断模型的

k为自变量个数,n为样本含量n-k-1为自由度比如总共有10个人.则n=10每个人检测自变量x有：血压、体重、腹围.则k=3因变量y为：是否患有某病.需要做血压、体重、腹围和是否患有某病之间的回归关系

没有提供x和y,用一个模拟的吧.只需把你的x,y替换一下就成.clc;clear;x=1:10y=3*sin(2*x)./xmyfunc=inline('beta(2)*sin(beta(1)*x).

令x+1=y,则f(y)=y2-4y-4,y属于[t,t+1].1.当t

用EXCEL作回归分析

你好楼主,百度hi私聊告之

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

F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以

晕晕!从你的结果可以看出,你使用的是复回归,就是把所有的自变量选入,不进行向前消元,也不进行向后淘汰,也不进行逐步回归.先不说你的模型不显著,你的这个方法逻辑有错误.（1）被试太少,你8个被试就用回归

我学过一点SPSS~还是略懂,hello,本人是统计学的,不知道你相分析什么数据的呢?、

自由度就是出来的那个回归方程y＝b＋a8×x8＋a8×x8＋.比如你回归方程有俩变量,只允许其中一个也就是回归的自由度是变量数8－8＝8.类似的,残差的估计是基于样本容量的,有一个自变量的话就是n－8

确实有“相关系数检验表”,我只在一些关于预测的书中看到过,比如《经济预测技术》（清华大学出版社1991,李一智主编）,而统计书中却没见过.R的临界值是与自由度有关系的,它的值和F检验的临界值有某种函数

自变量的地方选入多个变量就可以了.

1是P=0,或者说显著性为0,2是计算公式没写对.

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

看Sig值都小于0.05,你这个回归模型变量间的线性关系很显著,但是误差肯定是有的,只是你这个模型应该挺小的.我们一般做回归分析,只是说因变量跟自变量之间的关系,并没有因是量跟误差项成线性关系这种说法

你先找到自变量和因变量,就可以直接利用SPSS中的曲线回归中logistic的模型拟合就可以了

重复测量方差分析,具体可以找我分析的

没有几何解释这个说法你说的beta对应于的OR吗?R2越接近于1越好我替别人做这类的数据分析蛮多的