1樓：
最後的方程看第4張**：y=82232.445*0.934*gdp。
2樓：匿名使用者
回歸方程 gdo^ = 95617.398 + 1.980 社會消費品零售總額
假設檢驗
對回歸方程的方差分析結果：f= 32.735，p=0.000 (或p <0.0005)，p<0.05，可認為方程成立。
對回歸係數(b=1.980)的t檢驗結果：t=5.721，p=0.000 (或p <0.0005)，p<0.05，可認為方程成立。
對常數項(a=95617.398)的t檢驗結果：t=4.836，p=0.001，p<0.05，可認為方程不過原點。。
spss一元線性回歸分析t檢驗,圖出來了但看不懂
3樓：匿名使用者
0.629和3.077是對「常量」、「技術人員密度」兩個引數的t檢驗的值，對應的概率分別是0.
534和0.004，如果顯著性水平是0.05的話，說明常量不顯著，則一元線性回歸分析中不應該含有常量。
至於0.478是對「技術人員密度」係數的標準化，不用太在意此數字。
4樓：匿名使用者
技術人員密度的檢驗小於0.05，說明技術人員密度與你所研究的因變數之間有直線關係。
5樓：匿名使用者
主要看sig值，0.004是顯著的，就可以了
我替別人做這類的資料分析蠻多的
怎樣用spss做一元線性回歸？具體怎麼檢驗相關性
6樓：匿名使用者
1、開啟spss軟體，在提示符後輸入因變數y和自變數x的資料。
2、接下來使用r中作線性模型的函式lm()函式，lm(y~x+1)表示做有截距的線性回歸模型，接下來lm(y~x)也是表示有截距的線性回歸模型，lm(y~x+0)和lm(y~x-1)則表示過原點的線性回歸模型，紅色部分即為輸出結果。
3、在上述結果中，只得出了回歸方程的係數和截距，要提取模型資訊就要用到summary()函式。得到的結果就比剛剛多了很多資訊了。
4、接下來對所得結果進行分析：結果中call部分列出了相應的回歸模型公式，residuals部分列出了殘差的最小值點、四分之一分位點、中位數點、四分之三分位點和最大值點。
coefficients部分中 estimate 是回歸方程引數的估計值，std. error表示回歸引數的標準差，t value 即為t值，pr(>|t|) 即為p值，後面的***為顯著性標記，*越多越顯著。
5、當模型通過檢驗，可用於**，此時我們需要用到r中的predict()函式，假設要**x等於0.16時y的值，其中interval="prediction"表示求**點的值的同時要給出相應的**區間，level=0.95表示求95%的置信區間。
6、分析結果： fit 值即為x=0.16時y的**值，lwr和upr分別表示**區間的上下限。一般的回歸分析做到這裡就可以了。
7樓：匿名使用者
分析--回歸--線性，回歸方程由標準化回歸係數和變數組成，
檢驗：分析--回歸--線性，method為進入，統計量中，右邊選擇回歸模式適合度檢驗，解釋量的該變數、共線性診斷。係數表中，beta值為標準化回歸係數，檢視其是否顯著
8樓：斛孤俎光熙
用福利的原始分數作為自變數進行分析是完全可以的。這個自變數的資料型別屬於等距變數，即沒有絕對零點但是有相等單位的資料。這種資料型別符合回歸分析的資料要求。
同時，如果覺得原始分數的代表性不是很強，也可以將福利水平進行分組，如60分以下為福利差，60到80分屬於福利一般，80分以上屬於福利好，用處理後的資料進行回歸分析也是可以的。
個人認為還有一點可以注意，用乙個單一的自變數對因變數進行**可能無法達到很高的準確性，因為問題通常都是有多種因素共同決定的，如果可以同時考慮其他相關因素的影響，回歸分析的可靠性可能更強。
如何使用spss進行一元回歸分析
請教spss進行一元線性回歸分析的一般步驟
9樓：匿名使用者
乙個自變數 乙個因變數
如果要進行線性回歸，無論是一元
還是多元，第一步首先應該先畫下散點圖，看是否有線性趨勢，如果有線性趨勢了，再使用線性回歸。這個是前提，現在很多人都忽略這一點 直接使用的。
至於判斷線性方程 擬合的好壞，看r方和調整的r方就可以了，r方越接近1，說明擬合的效果越好。你這個裡面 r方為0.618，調整的r方為0.
570，說明這個自變數可以解釋因變數57%左右的變異，不能說好，也不能說壞。看具體情況而定
anova(b)這個**是檢驗 回歸方程是否顯著的，sig的值=0.007 小於0.05，說明回歸模型有意義，可以使用。
下面乙個標準化回歸係數 和非標準化回歸係數 則是回歸方程自變數的係數，非標準化的係數用來擬合方程使用，標準化的係數是剔除了不同自變數的不同計量單位影響的，用於比較多個自變數的影響大小
10樓：匿名使用者
anova(b)表中的sig項對應的數值為顯著性水平，你的為0.007，通過了99%檢驗
非標準化係數中的b為係數
你的擬合式為：銷售量=309.528+4.068*廣告費，通過了99%信度檢驗
spss線性回歸分析問題，求賜教！
11樓：劉得意統計服務
直接把e和logp兩個變數放入spss，再回歸求出引數值a和b.
當然，還是進行擬合優度檢驗和顯著性檢驗，以及必要的自相關和異方差檢驗，模型結論才可靠。
求spss高手怎麼從統計結果（附一張截圖）中求出一元線性回歸方程來，並進行區間估計，關於收入與方差的 30
12樓：匿名使用者
（1）你這個資料我來做過spss分析，第一自點，沒滿bai
足線性關係，做散點圖的適
du合，不是
zhi唆性。不合符一元線性回歸dao
的條件。
（2）通過回歸分析，解釋變異係數r2為-0.065，這個是錯誤的資料。
（3）單維度方差分析時p>0.5,回歸方程不顯著。
一幫的回歸方程要滿足以上三點，其中解釋變異係數的r2為0.7左右。並且p<0.05達到顯著性水平。
一元回歸方程主要看，y = b x+ b,其中b表示上面那一欄，b表示下面那一欄。
你看圖形吧，如果不懂可以繼續想我提問。o(∩_∩)o！
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