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用spss做了一元线性回归 得出的数据不会看

来源:学生作业帮 编辑:大师作文网作业帮 分类:综合作业 时间:2024/11/11 08:26:50
用spss做了一元线性回归 得出的数据不会看
方程怎么列 又要怎么检验这个方程?什么F检验T检验的?最后的结论是什么?
用spss做了一元线性回归 得出的数据不会看
列方程需要的是表3,即表题是“系数”的那个表.具体而言就是:
人均净利润= 14403.479 + 453037.528*技术人员密度
(22912.153) (147215.653)
T统计量用来观测回归系数是否显著,可以从Sig概率值直接判断,在图3中,常数项不显著,技术人员密度的系数显著.F统计量是来检验模型整体的显著性,从F值的相伴概率Sig来判断,模型整体上还是显著的.事实上,表1、表2、表4是对模型的效果进行判断.
表1总,调整后的R放才0.228,拟合效果并不是很好.
令,durbin-watson值为2是最好.
再问: 十分感谢你的回答 那我是不是可以基本下结论:两者具有一定的线性关系,但效果不是很好??
再答: 模型的还可以再调整,或者增加解释变量做多元回归分析,或者对变量取对数,消除量纲的影响,具体解释,则可以多看看文献。
再问: 你好谢谢你的回答 对我十分有用 但是导师说我缺少控制变量 请问要怎么设计才好?、
再答: 百度百科里说“经济学含义:  企业效益评估:控制变量是指为了准确评估股权结构对公司绩效的效应,必须控制资产负债率、净利润增长率等指标。   银行学:所谓控制变量是指除了效率变量和结构变量之外影响银行绩效的变量,考虑到中国银行业的实际情况与数据的可获得性,一般选择三个控制变量,即GDP增长率(GDPGW)、存款费用率(CFD)和资产规模(LTA) 。” 我觉得控制变量的选择,应该跟你的研究目的有关系,就是要选择对被解释变量可能有影响其他变量,你这个例子,我倒真不是很了解。技术人员密度反映技术进步对利率的影响,此外如,工资、资本投入、产品的生产周期,等也是应该有影响的。