对数回归 t值和p值
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/15 11:28:10
![对数回归 t值和p值](/uploads/image/f/3938120-8-0.jpg?t=%E5%AF%B9%E6%95%B0%E5%9B%9E%E5%BD%92+t%E5%80%BC%E5%92%8Cp%E5%80%BC)
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.
因为你不会spss操作,但是在那里乱在点我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问:会不会是数据有问题造成的呢
T值=回归系数除以回归系数标准差回归系数标准差一定是正的,所以T值由回归系数决定
图形中椭圆表示相关系数.方框表示相关性检验的P值.相关系数越接近于1表示相关性越强、你示范的数据肯定是两组一模一样的数据,所以截图中出现想过系数为1.而检验概率P值为0,这说明完全相关.
T是统计量的值,由于T分布的特性是:取值离远点越远,取到这个值的可能性越小.而在回归分析里,我们的检验的假设是“X的系数=0(当此时,X和Y无关)”,所以T值(的绝对值)越大越好,因为越大,就说明检验
wald下就为wald值sig.下就为所求的P值
你说的是哪个p值呢,ANOVA里的p值要小于0.05,才说明方程有效.后面的系数,B值对应的P小于0.05说明该系数比较有效.
这样是不可以横向比较的,因为每个变量的系数的量纲不一样.如果你想比较自变量对因变量的影响程度的话,首先把所有变量消除量纲再进行回归,回归出来的系数的绝对值大小就表示影响程度的大小.怎么消除量纲自己查资
p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源想要更多的了解,建议你参照Minitab软件再问:我的二元回归曲线方程中,一个因变量的P值小于0.05,另一个因变量的P
请教各位:小女子计量刚刚入门,现在做一个多元的线性回归模型,包括一个因你最好一次只去掉一个自变量,因为每去掉一个自变量,其他变量的估计值,t-
是不是偏相关系数啊
把你要分析的x放入自变量对话框,其他的作为协变量输入到covariable对话框中,然后求出的回归系数即为哪个x与y的关系当然也可以采用偏相关的方式,把要分析的x和y输入到相关分析框中,把其余的协变量
t值没有多大意义最重要的是p
P值是拒绝原假设的值回归系数b是通过样本及回归模型通过SPSS计算得出的,是反映当自变量x的变动引起因变量y变动的量回归系数b的检验是t检验当P
1趋势分析法 趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归,它是迄今为止研究最多,也最为流行的定量预测方法.它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线,使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势,然后按照这个
解题思路:对数函数与是二次函数解题过程:varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/re
没有要求,因为不同的数据,有不同的方法
R表示相关系数Y表示显著性检验的置信区间
我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig(双侧)应该分别指:t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般
LSLOG(Y)CLOG(X),在程序上面的一行空白处.回车也可以点击group数据,进去后点击object_>newobject_>equation在弹出的对话框内输入:LOG(Y)CLOG(X)