1樓:司馬刀劍
用每個自變數的抄標準襲
化b/所有自變數標準化b之和,得出的百分比 即可表示該自變數對因變數的貢獻佔比,
逐步回歸的基本思想是將變數逐個引入模型,每引入乙個解釋變數後都要進行f檢驗,並對已經選入的解釋變數逐個進行t檢驗,當原來引入的解釋變數由於後面解釋變數的引入變得不再顯著時,則將其刪除。以確保每次引入新的變數之前回歸方程中只包含先主動變數。這是乙個反覆的過程,直到既沒有顯著的解釋變數選入回歸方程,也沒有不顯著的解釋變數從回歸方程中剔除為止。
以保證最後所得到的解釋變數集是最優的。
如何由spss中逐步回歸分析看變數解釋佔多少?
2樓:匿名使用者
應該是r方的改變值,比如第乙個模型和第二個模型的r方相減就是eg對因變數的貢獻大小。
3樓:呂秀才
用每個自變數的標準化b/所有自變數標準化b之和,得出的百分比 即可表示該自變數對因變數的貢獻佔比
spss中回歸分析結果解釋,不懂怎麼看
4樓:中子
首先來說明各個符號,b也就是beta,代表回歸係數,標準化的回歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關,為什麼要標準化,因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一,使結果更精確,減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對回歸係數的t檢驗的結果,絕對值越大,sig就越小,sig代表t檢驗的顯著性,在統計學上,sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著,顯著的意思就是你的回歸係數的絕對值顯著大於0,表明自變數可以有效**因變數的變異,做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤,即有95%的把握結論正確。
回歸的檢驗首先看anova那個表,也就是f檢驗,那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸係數的乙個總體檢驗,如果sig<0.05,說明至少有乙個自變數能夠有效**因變數,這個在寫資料分析結果時一般可以不報告
然後看係數表,看標準化的回歸係數是否顯著,每個自變數都有乙個對應的回歸係數以及顯著性檢驗
最後看模型彙總那個表,r方叫做決定係數,他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例,代表回歸方程對因變數的解釋程度,報告的時候報告調整後的r方,這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的乙個矯正(因為即使沒什麼用的自變數,只要多增幾個,r方也會變大,調整後的r方是對較多自變數的懲罰),r可以不用管,標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關
希望對您有用
5樓:匿名使用者
看coeffuenthesig即可,
spss做的逐步回歸分析,怎樣解釋結果? 5
6樓:立港娜娜
1、用每個自變數的標準化b/所有自變數標準化b之和,得出的百分比 即可表示該自變數對因變數的貢獻佔比,
2、逐步回歸的基本思想是將變數逐個引入模型,每引入乙個解釋變數後都要進行f檢驗,並對已經選入的解釋變數逐個進行t檢驗,當原來引入的解釋變數由於後面解釋變數的引入變得不再顯著時,則將其刪除。
以確保每次引入新的變數之前回歸方程中只包含先主動變數。這是乙個反覆的過程,直到既沒有顯著的解釋變數選入回歸方程,也沒有不顯著的解釋變數從回歸方程中剔除為止。以保證最後所得到的解釋變數集是最優的。
7樓:呂秀才
逐步回歸 的結果顯示的是逐步引入或者逐步刪除自變數的過程結論
所以你只要參照最後乙個模型的引數來解讀就可以了,至於意思就是跟回歸分析的解讀方法一樣
無非就是那些自變數在逐步回歸中被剔除,而剩下的對因變數有顯著影響的自變數都保留在最後乙個模型中
如何看spss逐步回歸分析的結論,跪求高手幫助~~~~~
8樓:匿名使用者
從你的結果看,兩個模型的似合度均不高(adj r square 值太小,一般最好大於0.7)。
或許,不是線性關係。
9樓:e團
你用的方法是逐步回歸分析——是向前選擇變數法 和 自後淘汰
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