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多元线性回归分析中为什么p值小于0.05就认为各自变...

因为,P是针对检验原假设(即:变量系数为零)成立的概率.当P

p0.05说明这个因素对结果无影响,删除此因素后重新建立新的回归方程模型.这时候可能又有一些因素p>0.05,重复删除无关因素(或影响较小因素),直到所有因素p

常量的P值大于了0.05,可认为 常量=0 ,即回归方程过原点.有无实际意义,要看实际模型的解释.再看看别人怎么说的.

t检验是针对变量做检验,看显著性的

范围一般可扩大到<0.10

这是正常现象.在SPSS多元线性逐步回归中,早先已经进入方程的变量可以又被踢出来.多元线性逐步回归要求能留在方程中的变量必须要同时符合2个条件:一是对模型必需要有足够的影响力,二是对不能方程中的其他变量产生明显的影响

第一,多元统计分析一般参考的是adjusted R的值.第二,多元回归模型中,如果存在多重共线性的问题,会使得估计量方差变大,使得对参数检验的时候容易接受原假设.(即p值大于置信水平) 所以对于您的情况,建议计算变量之间的相关系数,检查是否存在多重共线性的问题.如果是存在,就想办法消去共线性的影响.如果不存在共线性问题,如题的结果表明,除了X1平方和X2平方不显著外,可以对其它3个变量的经济意义进行分析.

偏相关也叫净相关,其原理是控制(实质是将无关变量与研究关注的变量的相关减去)某一些你不关注但是有可能对你的研究变量有影响的无关变量的影响,来探讨你的研究变量的真实关系.逐步回归的原理是逐步把对因变量没有实际效应的自变量从回归方程中剔除,最终进入回归方程的都是有实际预测效果的自变量,但却并不能达到控制那些没有效应的自变量的效果,因为只有当这些无关变量进入回归方程,你才可以控制这些变量.因此,偏相关的结果会和逐步回归有不同 不显著的话那可以选不含常量,另外如果你的因变量分布是正态,那么标准化的回归方程本身就不含常量

F统计量的p小于0.05 只能说明 你构建的回归方程总体上有显著的预测效果 但是每个自变量是否引入回归方程 要看回归系数表中的每个自变量的sig值是否小于0.05,如果小于0.05的 就引入回归方程,如果大于0.05的 就说明该自变量对因变量没有预测效果 不需要引入回归方程 因为涉及到有些时候自变量虽然综合起来对因变量有预测效果,但是自变量之间可能会存在着一定的共线性,也就导致有些自变量不需要引入回归方程 长期兼职代做spss 各类数据分析 企业数据分析 问卷调查数据分析 论文数据分析 qq 94168195

多元回归中,自变量对因变量有没有影响,影响大小,主要看显著性检验,即p值. p值小于0.05,则通过了检验,认为该因素对因变量有显著影响. 对于通过了影响的自变量,如果要比较哪个影响大,哪个影响小,除了看符号的正负外,还可以看标准后的回归系数.

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