spss对ligistic结果分析
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/24 20:28:03
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
ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数
T=9.967,P<0.01
看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问:所以说在1
第二个表说明拟合度,0.996,接近1,说明模型拟合不错;第三个表看F值就好,相当大,在95%甚至99%置信度下显著;第四个表说明自变量X(营业收入)系数为0.891,并且是在95%甚至99%置信度下
Independent-SamplesTTest过程用于进行两样本均数的比较,即常用的两样本t检验.可以看到:该结果分为两大部分:第一部分为Levene's方差齐性检验,用于判断两总体方差是否齐,这里
9个试验太少,无法进行方差分析,因为9个试验自由度为8,而每个变量3个水平,自由度为2,4*2=8,这样误差项已经没有自由度,无法进行估计检验.SPSS菜单如下:Analyze->GeneralLin
用SPSS作Logistic回归分析,自变量较多,先用单因素分析对自变量进行筛选,得出回归方程,主要是看各个自变量的假设检验结果,和系数.两个自变量都有统计学
显著性(双侧)也即P值为0.028
这是对残差情况进行描述.因为做回归时要求残差独立、正态等,要满足这个条件才行
R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和(方差分析表中的0.244)占总平方和(方差分析表中的0.256)的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高
(1)中F伴随的p值小于0.001,是怎么看出来的?(2)常数在0.005下显著,以及x1在0.001下显著是怎么看出来的?就是看最后一列的sig值,就是P值.它小于显著性水平,比如0.05,就显著.
1、看组间效应比较,看自变量和协变量有没有显著,2、看修正均数有没有显著,即扣除X的影响后,Y值是否有统计学意义的差异;3、看修正均数的方差分析.协方差主要就是看修正均数,剩下的步骤其实用回归也可以做
你在用两种软件做多元线性回归时,有没有注意选择变量控制的概率值,有点默认是0.05,有点默认是0.1.如果这个概率值设置不同,选择出的自变量个数当然是不一样的.相关分析只考虑到两个变量之间的关系,而并
以下全属个人看法,首先我认为,楼主对主成分分析还没有一个清楚的认知,导致所给的图形就不是最终判断分析的结果.在多元统计分析中,主成分分析是依靠因子分析的结果来进行的.请饶在下唐突,不过确实,楼主的给因
一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上.二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显
这是一个两个变量之间的相关性分析结果.使用的参数是Pearson指数.Pearsoncorrelation是一个相关系数,它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向.这个数值的绝对值越大越说明两个变量的
你这是单侧检验啊,你做的对不对?
你少了一个表,输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”,这张表里面就是保留和移除的变量.模型汇总:这个看R方,数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型.Anova:这个看Sig,
去人大经济论坛看看吧,这类问题很多,一两句话说不清楚……