回归分析如何降低p值

桑盆光3795请教SPSS高手,做回归分析时的问题 -
王帝转17894157736 ______ 从你的问题里我觉得好像没有出现问题,你既然用stepwise即逐步引入-剔除法,那结果第一个表格当然是显示variables entered\removed removed这个了.使用此方法时在options里要设置变量进入和剔除的的P值,默认是变量进入P=0.10.如果你的因变量(净资产收益率)在回归时P值>0.10,或未能

桑盆光3795logistic回归分析中,显著影响因素主要看哪个值是P值吗 -
王帝转17894157736 ______ sig就是P,<0.05就要意义

桑盆光3795spss回归分析结果图,所有的分都在这里了~特别是显著性、拟合度之类的,要怎么看? -
王帝转17894157736 ______[答案] 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,尤其是在这么大的样本量(1017对数据点)...

桑盆光3795多元回归曲线方程结果如何分析?P值大于0.05 小于0.05 分别说明什么? -
王帝转17894157736 ______[答案] p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源 想要更多的了解,建议你参照Minitab软件

桑盆光3795利用SPSS软件做回归分析,同样的多组数据,因变量一一比较和一起比较,得到的P值差很多,怎么回事呢? -
王帝转17894157736 ______ 建议将所有变量进行逐步回归,通过逐步回归结果剔除多重共线性和非显著性变量,然后再建模另外,回归后残差的各项检验有助于分析回归选取的自变量是否能解释因变量的所有信息,你可以做一下

桑盆光3795SPSS回归分析中的标注回归系数beta t值 P值 具体含义及要求,需要检查模型.回归因变量 模型 回归系数b 标准误差 标注回归系数beta t值 P值A 常数项 XB ... -
王帝转17894157736 ______[答案] P值是 拒绝原假设的值 回归系数b是通过样本及回归模型通过SPSS计算得出的,是反映当自变量x的变动引起因变量y变动的量 回归系数b的检验 是 t检验 当P

桑盆光3795一元线性回归的问题 -
王帝转17894157736 ______ 常数项用来反映剩余回归的(抛去误差) 计算机检验剩余回归的时候是没有刨去误差的,做回归一定要看三项检验P值,系数检查(除去常数) 回归检查 剩余检查(失拟检查)一定是三项P值都满足才可以 认为回归是好的 否则要进一步研究. 比如说某系数通不过 那么抛掉重做 如果回归和通不过,那么问题更严重,要么是线性模型根本就不适合(很少) 要么高阶项 交互项作用(挺多) 要么就是主因素漏掉了(最多了) 剩余回归通不过跟回归和通不过性质一样.你的常数项p值大 是剩余回归通不过,在看看其他两项(其实也不用看)说明这一次函数方程拟合的不够好! 你可以如下处理 弄个散点图看看,有没有弯曲 或者在挖掘挖掘还有什么因素漏下了了

桑盆光3795在回归分析中,部分系数没有通过显著性检验,该如何处理? -
王帝转17894157736 ______ 回归模型整体通过F检验,而单个系数未通过t检验,怀疑模型存在多重共线性.检验多重共线性的方法:条件数、VIF、奇异值分解、特征系统分析解决方法:岭回归、主成分、变量筛选..望采纳

桑盆光3795回归分析中,常数的p值如果是1.000的话,是无统计学意义的吧,是不是说这个假设不成立? -
王帝转17894157736 ______[答案] P不会为1的,只能是很接近1,显示1是因为计算有效位数的问题. 含义是无统计学意义,尚不能认为假设成立.