逐步回归结果分析

一：SPSS做的逐步回归分析，怎样解释结果？ 5分

逐步回归 的结果显示的是逐步引入厂者逐步删除自变量的过程结论

所以你只要参照最后一个模型的参数来解读就可以了，至于意思就是跟回归分析的解读方法一样

无非就是那些自变量在逐步回归中被剔除，而剩下的对因变量有显著影响的自变量都保留在最后一个模型中

二：如何看SPSS逐步回归分析的结论，跪求高手帮助~~~~~

你用的方法是逐步回归分析——是向前选择变量法 和 自后淘汰变量法 的结合

向前选择变量法规则：F=3.84 or Sig = 0.05

自后淘汰变量法规则：F=2.71 or Sig = 0.10

两者结合后，即要使变量不被消去，需F值越大越好，sig值则需小于0.05（拒绝原假设H0）

1.由ANOVA表中，sig<0.05得知，回归模型有效

2.由Coefficients表的，sig值可知，社会取向和他人取向，均选入模型

3.由Excluded Variables表中，sig>0.05可知，自我取向变量不能再进入方程

三：spss逐步回归结果分析，在线等~~~

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，<丁0.05说明显著有意义，意思是该模型偏回归系数至少有一个不为零。

系数：根据刚才模型汇总的结果，4号模型的拟合度最优，所以最后的系数也是看4号模型，系数值采用非标准化系数的B值，也就是偏回归系数。

结果：根据多元回归模型：y=B0+B1x1+B2x2+···+Bkxk+ε，得出结果为y=-1061.852+0.528*x固定资产投资+3.340*x政府支出+9.802*x居民消费价格指数+0.000*x出口额，因为四舍五入，所以出口额的系数为0.000，可以双击“系数”表格得到精确的数字。

四：逐步回归分析结果怎么分析

硒与发硒）；作回归分析时要求因变量是随机变量,自变量可以是随机的,也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值,如：用药的剂量).在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述,其实在应用时,当两变量都是随机变量时,常需同时给出这两种方法分析的结果；另外,若用计算器实现统计分析,可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的.回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题,它们的差别主要是：1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的；3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.

五：SPSS逐步回归结果分析

这很正常，，逐步回归最后只纳入变量P值小于0.05的。而不是0.01..

六：matlab中逐步回归怎么看结果？

右边

Coeff 是 Xi 前面的估计系数

t-stat 是 系数的t值（t检验）

p-val 是 系数t检验中的p值

左边

红点是 估计系数

红线是 估计系数的上下界，如X1， 红线区间为【X1的β-se(β)*a， X1的β+se(β)*a】， a为t分布下的95%分位数

下面

Intercept 为截距（常数项）

R-square 是R^2

Adj R-square 是调整的R^2

F 为模型的F检验值

p 为F检验的p值

RMSE是均方误，一般没什么用

七：SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看

首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。

回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告

然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验

最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关

希望对您有用

八：想请教一下spss结果的分析（多元逐步回归分析）~~ 30分

回归方程里面有两个自变量，分别是生产总值、第二产业，

但是你的结果中有各种不一致，比如从模型汇总中 可以看出 模型1显著，而模型2不显著，

然后从模型的方差分析中可以看出两个方差分析模型都显著，

但是从回归系数表可以看出，模型1中只有一个生产总值的变量时 对因变量影响显著，但是模型2加入一个新的自变量后，两个自变量都不显著了。

以上情况分析表明，你的两个自变量之间存在很大的共线性，也就是两个自变量生产总值和第二产业值 之间有很大的重叠性 所以才导致这种前后矛盾出来，所以你的这个模型 只需要引用其中一个自变量就够了