excel中回归系数显著性的t检验怎么做
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/05 13:21:48
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
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
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
简单和你说吧首先看方差检验表,通过检验了说明回归方程可靠性强,反之则不强,回归系数的检验是说明自变量是不是对因变量真的有影响!
回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.
好像没法哦,只能根据标准自己来判断的只有相关分析时会在显著性水平后面加*
哪个自变量比较重要吗?看标化系数再问:是标准系数?那回归方程的话最后是用非标准化系数的B还是标准系数呢?谢谢~~~~(>_
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
你有没有统计软件,SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行,点击工具-数据分析(没有的话,先选中加载宏-选中分析工具库,之后就会出现数据分析)-在里面找到“回归”,然后就可以出来啦.
你可以查阅下procpls语句,下面链接有几个例子:http://support.sas.com/rnd/app/papers/plsex.pdf
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
为了研究实际问题,我们往往要寻找共处于一个统一体中的诸多因素之间的相互联系、相互制约的客观规律.我们把共处于一个统一体中的诸多因素称为变量,把它们之间相互联系和相互制约的客观规律称为系统中变量之间的关
随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距,作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著,而截距差异显著.这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验?如何在R软件中实现?为此,我
自己在报告里面手工加进去好了spss结果除了相关分析会自动加上去*之外其他的都不会加上去的
看系数后面最后一项p值,代表了显著性水平,一般小于0.05便可以接受.不过要注意整体模型是否满足古典假设,进行检验,看有无多重共线性,自相关,异方差.检验修正完成后才能彻底地判断是否接受.
看来LZ应该是刚开始作统计分析啊,其实里面的数据还是比较简单的,第一行MultipleR表示R^2的值,第二行则表示R值,第三行表示调整R方,一般R^2是衡量回归方程是否显著的决定因子,但只是一方面.
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
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。。。
Johansentest的teststatistics和t-test的计算方法完全不一样.他的teststatistics是用trace和eigenvalue来计算的.具体计算过程有点繁琐,我就不给你
就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度