模型系数的SIG>0.05
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/13 06:48:23
你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.
晕,因为这些自变量都不能预测因变量,或者说和因变量都相关不显著.(调查问卷SPSS数据统计分析专业人士南心网提供)再问:我是用来做化合物结构活性影响因素的,那这些结果可以用来构建方程吗?再答:不显著就
sig是指的的显著性水平,就是p值,一般来说接近0.00越好,过大的话只能说不显著,这是你选择的样本和模型决定的,没法办
常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值(R的平方)将是不准确的,即使你重新拟合.再问:
SIG的意思是整点报时
原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦再问:也就是说,原假设是x1的系数为0,而不是我自己设置的那个假设吧?我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设,那就互相矛盾了再答
很简单,用EVIEWS先对回归方程做混合模型求解,在结果中有一项Sumsquaredresid(在结果的下面,R平方值的旁边),这个就是残差平方和,这个值就是S3;然后在用变截距模型求解,得出S3,最
functions=hansh(x,r)a=x(1);b=x(2);s=a.*r.^0.5+b.*r;保存为hanshu.mt=[4,6,8,10,12,15];y=[19,22,27,33,36,4
在现实生活中,证券的beta往往大于0,但是贝塔理论上是可以为负数的,如果beta小于0,证明股票与市场为负相关,市场下跌股票上涨,反之为正相关,beta为1的时候股票和市场风险一样,移动方向和幅度一
R2和sig都可以,精度不一样而已.往往可以同时参照这两个,另外还有P值,综合起来考虑.sig为空,说明你的步骤有问题,数据没有计算出来.
F是组方差值,sig是差异性显著的检验值,该值一般与0.05或0.01比较,若小于0.05或者0.01则表示差异显著df是自由度一般的sig没有特别注明的都是指双侧检验,如果特别注明有单侧,那就是单侧
这样好.系数为零的原假设很难成立.
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
根据半对数模型,x1每增加一个单位,y是增加0.3%个单位
logit回归的结果一般不去太在意方程.数据发我,我看看再问:大哥(姐),做财务预警模型要有ST公司,我想问一下找得到30或35家2010年被首次ST的公司吗?
在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01
就是你说的意思,校正模型是针对整体方差模型检验的结果,并判断整体方差模型是否显著的,因为你现在只有一个自变量,所以校正模型参数跟你的国籍变量参数一致,如果有多个自变量的时候,就会不同的,而且多个自变量
用m0.a:>> A = [1 -1.5 0.7];m0 = idpoly(A,[]);>> m
logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和
说明,回归系数无效(不显著).回归方程未通过检验,不可用.