1樓：d塵封de青春
1、回歸是方法，殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值(擬合值)之間的差，平方和有很多個，不同的平方和的意思不一樣，與樣本量及模型中自變數的個數有關，樣本量越大，相應變異就越大
2、df是自由度，是自由取值的變數個數
3、均方指的是一組數的平方和的平均值，在統計學中，表示離差平方和與自由度之比
4、f是f分布的統計量，用於檢驗該回歸方程是否有意義
擴充套件資料:
方差分析的基本原理是認為不同處理組的均數間的差別基本**有兩個：
(1) 實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作ssb，組間自由度dfb。
(2) 隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內差異，用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示， 記作ssw，組內自由度dfw。
總偏差平方和 sst = ssb + ssw。
組內ssw、組間ssb除以各自的自由度(組內dfw =n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到其均方msw和msb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體msb/msw≈1
另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由於誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那麼，msb>>msw(遠遠大於)。
msb/msw比值構成f分布。用f值與其臨界值比較，推斷各樣本是否來自相同的總體
2樓：水瓶一頭老母豬
1、回歸是方法，殘差是實測與預計值的差值，平方和有很多個，不同的平方和的意思不一樣，與樣本量及模型中自變數的個數有關，樣本量越大，相應變異就越大。
2、df是自由度，是自由取值的變數個數。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分布的統計量，用於檢驗該回歸方程是否有意義。
3樓：59分粑粑
分別代表的意思如下：
1、回歸是方法，殘差是測量值與預期值之間的差，平方和有很多個，不同的平方和具有不同的含義，與樣本量和模型中自變數的數量有關，樣本量越大，相應的變化越大。
2、df是自由度，是具有自由值的變數的數量。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分布的統計量，用於檢驗回歸方程是否有意義。
spss回歸分析結果怎麼得出回歸結果
4樓：匿名使用者
首先要f檢驗，如果f值右上角有*號，說明回歸分析通過f檢驗，即說明這個回歸分析有意義可以做。然後通常需要看以下幾個指標：
r2代表回歸方程模型擬合的好壞。同時vif值代表多重共線性，所有的vif值均需要小於10，相對嚴格的標準是小於5。
接著分析具體x對y的影響關係，在說明已經有影響關係的前提下，具體是正向或是負向影響關係，則是通過「非標準化係數」或者「標準化係數」進行判斷。
spss非線性回歸分析,anova表無殘差項，不能顯示相關係數，怎麼解決？ 10
5樓：匿名使用者
spss軟體內的乙個**aple t檢驗bai和單因素方差du分析測試這兩個zhi並不適用於你的資料dao，你應該先專
使用密屬
度和導熱係數散點圖檢查之間的關係（線性或非線性關係）的存在的可能性，如果有是密度和傳熱系數之間存在一定的線性關係，可以用spss來看看它們之間的相關性是關係到數字的強度：
二元...後
相關分析完成後，你仍然需要檢查散點圖，看不出有什麼異常值或極端值？扭曲你的相關係數。如果您懷疑異常值或極端值？
可能會扭曲你的相關係數，則需要使用spss線性回歸檢驗庫克的距離和槓桿值，資料點對於那些較大的cook距離以及槓桿值？可他們考慮重新之前刪除 - 分析。
如果散點圖顯示了可能存在的非線性關係，你先檢查，看看是否有沒有公式專業書籍在這方面，如果是的話，你可以看看非線性回歸採用spss之間它們多少是有關的強度;如果沒有公式，這個問題比較複雜，可以考慮請專業的專家的幫助。
如果散點圖顯示的密度和傳熱系數之間的相關性不強，你能相信這兩者之間沒有任何關係。
從我的答案，你可以看到，散點圖的結果是非常重要的，有種你的問題，這是沒有統計模型無法替代的。
spss回歸分析t、f值分別代表什麼呀？
6樓：統御近距離
r方為決定係數，即擬合模型所能解釋的因變數的變化百分比。例如，r方＝0．810，說明擬合方程能解釋因變數變化的81％，不能解釋的19％。
f是方差檢驗，整個模型的全域性檢驗，看擬合方程是否有意義
t值是對每個自變數進行乙個接乙個的檢驗（logistic回歸），看其beta值，即回歸係數是否有意義
f和t的顯著性均為0．05，
回歸分析在科學研究領域是最常用的統計方法。《spss回歸分析》介紹了一些基本的統計方法，例如，相關、回歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序回歸和生存分析（壽命表法、kaplan－meier法以及cox回歸）。
spss是世界上最早的統計分析軟體。2023年，史丹福大學的三位研究生normanh．nie，c．hadlai（tex）hull和daleh．bent成功地進行了研究和開發。同時成立了spss公司。
擴充套件資料：
原理：這種表示取決於變數y中可由控制變數x解釋的變化百分比。
決定係數不等於相關係數的平方。這個和相關係數之間的區別是如果你去掉｜，r｜等於0和1，
由於r2
決定係數：在y的平方和中，x引起的平方和所佔的比例為r2
相關程度由決定係數的程度決定。
在多元回歸分析中，決定係數為路徑係數的平方。
表示式：r2＝ssr／sst＝1－sse／sst
其中：sst＝ssr＋sse，sst （total sum of squares）為總平方和，ssr （regression sum of squares）為回歸平方和，sse （error sum of squares） 為殘差平方和。
7樓：匿名使用者
t值、f值都是判斷顯著性的過程值，重點看p值即可。
f值用於判定模型中是否自變數x中至少有乙個對因變數y產生影響,如果呈現出顯著性（看p值）,則說明所有x中至少乙個會對y產生影響關係。
t值用於判斷每個自變數的顯著性，如果顯著則說明該變數對模型有顯著影響。
可是使用spssau進行分析，直接得出文字結果及標準格式資料。
8樓：匿名使用者
r表示的是擬合優度，它是用來衡量估計的模型對觀測值的擬合程度。它的值越接近1說明模型越好。但是，你的r值太小了。
t的數值表示的是對回歸引數的顯著性檢驗值，它的絕對值大於等於ta/2(n-k)（這個值表示的是根據你的置信水平，自由度得出的數值）時，就拒絕原假設，即認為在其他解釋變數不變的情況下，解釋變數x對被解釋變數y的影響是顯著的。
f的值是回歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
如果，你只改r值，我想是可以看的出來的。你的f的值和t的值都是有問題的，如果只改r值，怎麼可能在f的值和t的值都不合理的情況下，擬合優度卻突然變的很高。
9樓：陶李昶
首先r太小
f值是整個回歸模型的顯著性
t是各個自變數的顯著性
你這裡沒有給出各個自變數的，你可以把裡面的回歸不好的自變數剔除掉再回歸試試
另外sig太大了，你這模型是無效的
10樓：謙瑞資料論壇
1、r方是代表擬合度的，一般而言，財務資料或者經濟類資料，擬合度要到50%才算是擬合較好，你的這個運算結果r方只有0.171，即擬合只有17.1%，擬合是不太好的。
2、線性回歸運算結果中的anova分析，本質上是檢驗整個回歸方程是否顯著，即整體而言，參與本次研究的自變數是否可以顯著影響因變數。按照你的運算結果，anova檢驗得出的f值和p值結果不好，p>0.05，意味著整體而言，你的模型無效，即自變數不能顯著影響因變數。
3、回歸係數表coefficients，裡面的t檢驗是檢驗回歸係數是否顯著的，即某乙個自變數是否可以顯著影響因變數，是通過t檢驗實現的；前面的anova中的f檢驗是檢驗整體而言所有自變數是否可以顯著影響因變數的。按照你的資料，只有「自然人持股比例」的回歸係數通過了t檢驗，p=0.031<0.
05，但是僅僅只有這乙個自變數顯著影響因變數是沒有多大作用的，因為結合擬合度不好，且整體回歸方程不顯著（f檢驗沒通過），你建立的這個回歸方程是無效的。
spss 多元回歸分析，t檢驗，f 檢驗是啥，我的資料出來該怎麼分析呢？請高手指教 10
11樓：匿名使用者
不知道你的顧客滿意度得分和每個指標得分各表示什麼意思如果都是分數越高，表示越好的話，那就說明有問題了及時客服響應、周密隱私保障、便捷物流配送這三者得分與顧客滿意度得分是成反比的
第乙個anova的f和sig表示回歸方程的擬合效果的，sig小於0.05。，說明回歸方程通過檢驗，可以使用
下面的回歸係數**中的b和標準化的b為各自變數的回歸係數，用來構建回歸**模型使用的，而t和sig值是用來檢驗該自變數是否具有顯著**效果的
12樓：
f檢驗效果很好 再看哪個相關係數大 相關程度比較高 就可以知道那項服務對顧客滿意度的影響更大了
請問SPSS怎麼做線性回歸分析，怎麼用spss進行回歸分析 控制變數
如果覺來得spss太難懂，可以嘗試一些在源線自動生成回歸 分析報告的 工具 先輸入資料，然後圖形 散點圖，選擇自變數與因變數，輸出圖形，看看點是不是版 分布在同一直線權上，如果比較分散也沒必要做了。如果比較集中分布，接下來就可以做，分析 回歸 線性，再看看引數與模型是否通過檢驗，就得到線性回歸模型。...
SPSS的logistic迴歸分析中因變數 協變數及選擇變數
完運旺任春 在迴歸分析模型 y 0 1x 一元線性迴歸模型 中，y是被解釋變數，就稱為因變數。x是解釋變數，稱為自變數。表示為 因變數y隨自變數x的變化而變化。協變數是指那些人為很難控制的變數，通常在迴歸分析中要排除這些因素對結果的影響。選擇變數 即是條件變數，並且有個條件定義按鈕 rule 通過這...
急！！spss中因子分析和回歸分析問題
我對spss中因子分析和回歸分析比較熟悉，經常做的 spss經過主成分分析後，得出3個因子，怎麼利用這幾個因子進行後續的回歸分析。1.spss直接幫你把幾個因子都已經算出來了，就是fac1 1列就是因子f1，同理可以得知f2，f3.不用算的，如果問f1怎麼來的，就說是f1 0.701x1 0.549...