回归检验法

Logistic回归的检验方法有哪些

wald检验法

建立logistic回归模型后，应该使用哪些方法对回归的效果进行检验？ 50分

对系数检验》还是模型？

对回归系数进行假设检验的方法有哪几种？是否等价

你用SPSS做回归，默认会输出模型的检验与回归系数的检验，这是默认的，你仔细查看输出结果即可。结果分为几个部分：变量描述，方程检验，回归系数检验等

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

什么叫拟合度?拟合度的定义是什么? 它和相关系数,确定系数有什么关系?

拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验,比较它们的预测结果与病害实际发生情况的吻合程度.通常是对数个预测模型同时进行检验,选其拟合度较好的进行试用.常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等.

⑴．剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值（ ）与病害发生的实际情况(y)进行比较,求得它们的差异平方和(Q)、回归误差(S)及曲线相关比(r)的值,希望Q、S的值愈小愈好,曲线相关比（r）愈大愈好.

,

r(曲)＝1－(Q/Lyy)

⑵．卡方（c2）检验的计算公式

⑶．回归误差检验法 （Sy/x检验）

通常,多因素预测方程的通式为： y＝b0＋b1x1＋b2x2＋···＋bnxn±2Sy/x

方程尾部的Sy/x为方程的回归误差.在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时,认为预测值落在2个回归误差的范围之内,就认为预测正确,其实,回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的,当原始数据的摆动范围愈大,所建方程的回归误差Sy/x也就愈大,此时用Sy/x作为检验标准,也就扩大了误差范围,因此,该方法的使用尚需探讨.

⑷．参数检验法（线性回归检验法）

在预测模型研制一章中已经提到,要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况,即 ＝y时,它们应符合： =0+1y,

用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归,就可以得到如下的线性回归式

=a + by,

当有数个预测方程时,便可得到数个如下的线性回归式：

=a1 + b1y,

=a2 + b2y,

． ．

．

． ．

．

=an + bny, .

此时比较几个a值和b值,当a值愈趋近于0,b愈趋近于1,则说明该方程的预测效果愈好.

按

2. 检验回归预测模型的方法有（ ）如题 谢谢了

A. 回归标准差检验 B. 回归方程显著性检验 D. 回归系数检验

如何分析回归模型的拟合度和显著性

模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了，你的拟合度还不错；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。你的题目中没有给出系数表，所以我看不到显著性如何。