回归参数显著,模型显著怎么看出来的

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了

当然不是,R2是用来衡量解释变量对被解释变量的解释力的,显著性需要看回归系数的t统计量或F统计量,看起在选点的显著水平下是否显著.再问：作者认为种子重量每增加1g发芽率就提高2.17%，对吗？再答：那

Excel中的TINV函数计算,TINV(0.05,6)=2.447.既然t的绝对值用同样方法,可以测试其他每个自变量的统计显著性水平.以下是每个自变量的t

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

把你的图发上来给你解释再问：这个是LM检验再答：LM统计量为30.44488，查表确定显著性水平α=0.05的临界值，统计量的值大于临界值，且伴随概率P-值为0.1554，大于显著性水平，因此不能拒绝

有helpestat

你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著,把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……再问：那有无回归模型显著，但有个别变量不显著的情况，请教

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝原假设：该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.

这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验

x=[143145146147149150153154155156157158159160162164]';X=[ones(16,1)x];增加一个常数项Y=[88858891929393959698

matlab里面有提供回归模型的全套解决方案,就是线性拟合的工具箱,cftool,在命令窗口输入cftool命令,可以调出工具箱,你可以自己摸索下,都是简单的英语,相信你摸索一会儿就会了.再问：我需要

简单来讲就是通过看各因素分析结果中的P值：在P值小于0.05时,P值越小影响越显著,当然也包括常数值.

要根据散点图来初步估计下大概是什么关系如果比较简单的不建议采用非线性回归,因为要自己构建算式的,比较有难度可以采用曲线回归,它会有一系列常用的曲线模型,你可以根据散点图大致选择几个模型然后结果会输出各

α-分位数表是《概率论与数理统计》里的一张表,教材里附录肯定有了,看看就知道怎么查,通俗易懂再问：我是学物理的，没那本教材啊再答：给我邮箱我发给你再问：745189567@qq.com小弟不胜感激！！

显著性在你给的条件下没有定义.首先OLS的多元回归,实际上是这样：解方程y=b0+b1x1+b2x2,如果你的数据多于m+1个（我们就以你的这个例子说吧,就是多于3组数据,比如100组),这个时候方程

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果

看下是否存在异方差或者自相关等违背经典假定的错误.协整回归模型要是显著的话其误差修正模型一般是显著的.