1樓：學雅思
偏回歸係數是指是多元迴歸問題出現的一個特殊性質。設自變數x1，x2，…，xm與因變數y都具有線性關係，可建立迴歸方程：ŷ=b0+b1x1+b2x2+…+bmxm。
式中b1，b2，…，bm為相應於各自變數的偏回歸係數。
兩者區別如下：
一、指代不同
1、線性迴歸係數：在迴歸方程中表示自變數x 對因變數y 影響大小的引數。
2、偏回歸係數：當其他的各自變數都保持一定時，指定的某一自變數每變動一個單位，因變數y增加或減少的數值。
二、特性不同
1、線性迴歸係數：迴歸係數越大表示x 對y 影響越大，正迴歸係數表示y 隨x 增大而增大，負迴歸係數表示y 隨x增大而減小。例如迴歸方程式y=bx+a中，斜率b稱為迴歸係數，表示x每變動一單位，平均而言，y將變動b單位。
2、偏回歸係數：是多元迴歸問題出現的一個特殊性質。設自變數x1，x2，…，xm與因變數y都具有線性關係，可建立迴歸方程：
ŷ=b0+b1x1+b2x2+…+bmxm。式中b1，b2，…，bm為相應於各自變數的偏回歸係數。
三、用處不同
1、線性迴歸係數：是檢驗某些迴歸係數是否為零的假設檢驗。
2、偏回歸係數：是多元迴歸問題出現的一個特殊性質，把對偏回歸係數的討論，限定為只有2個解釋變數的系統。
2樓：嚮往烏屋
多元線性迴歸模型中，迴歸係數βi（i＝1，2，，，，k）表示的是當控制其它解釋變數不變的條件下，第i個解釋變數的單位變動對被解釋變數平均值的影響，這樣的迴歸係數稱為偏回歸係數。
簡單線性迴歸模型只有一個解釋變數，迴歸係數表示解釋變數的單位變動對被解釋變數平均值的影響。多元線性迴歸模型中的迴歸係數是偏回歸係數，是當控制其它解釋變數不變的條件下，某個解釋變數的單位變動對被解釋變數平均值的影響，從而可以實現保持某些控制變數不變的情況下，分析所關注的變數對被解釋變數的真實影響。
#spss迴歸分析# 線性迴歸分析其中β t f分別什麼含義 怎麼數字才有效？ 5
3樓：匿名使用者
首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對迴歸係數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著，顯著的意思就是你的迴歸係數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效**因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
迴歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行迴歸的所有自變數的迴歸係數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效**因變數，這個在寫資料分析結果時一般可以不報告
然後看係數表，看標準化的迴歸係數是否顯著，每個自變數都有一個對應的迴歸係數以及顯著性檢驗
最後看模型彙總那個表，r方叫做決定係數，他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例，代表迴歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的r方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的一個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，r方也會變大，調整後的r方是對較多自變數的懲罰），r可以不用管，標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關
標準誤表示由於抽樣誤差所導致的實際值和迴歸估計值的偏差大小，標準誤越小，迴歸線的代表性越強
希望對您有用
簡單線性迴歸模型的每一構成項各有什麼含義
4樓：江淮一楠
一元線性迴歸是一個主要影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，在
現實問題研究中，因變數的變化往往受幾個重要因素的影響，此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，這就是多元迴歸亦稱多重回歸。當多個自變數與因變數之間是線性關係時，所進行的迴歸分析就是多元性迴歸。 設y為因變數x1,x2…xk為自變數，並且自變數與因變數之間為線性關係時，則多元線性迴歸模型為:
y=b0+b1x1+…+bkxk+e
其中，b0為常數項，b1,b2…bk為迴歸係數，b1為x1,x2…xk固定時，x1每增加一個單位對y的效應，即x1對y的偏回歸係數;同理b2為x1,x2…xk固定時，x2每增加一個單位對y的效應，即，x2對y的偏回歸係數，等等。如果兩個自變數x1,x2同一個因變數y呈線相關時，可用二元線性迴歸模型描述為:
y=b0 +b1x1 +b2x2 +e
建立多元性迴歸模型時，為了保證迴歸模型具有優良的解釋能力和**效果，應首先注意自變數的選擇，其準則是:
(1)自變數對因變數必須有顯著的影響，並呈密切的線性相關;
(2)自變數與因變數之間的線性相關必須是真實的，而不是形式上的;
(3)自變數之彰應具有一定的互斥性，即自變數之間的相關程度不應高於自變數與因變數之因的相關程度;
(4)自變數應具有完整的統計資料，其**值容易確定。
多元性迴歸模型的引數估計，同一元線性迴歸方程一樣，也是在要求誤差平方和(σe)為最小的前提下，用最小二乘法求解引數。以二線性迴歸模型為例，求解迴歸引數的標準方程組為
解此方程可求得b0,b1,b2的數值。
在迴歸模型y=β0+β1x1+β2x2+βpxp+ε中，對ε的假定有哪些
spss 多元線性迴歸結果中，係數模型下的1，b，t，sig.分別什麼意思。**等！！急求高手解答！！
5樓：匿名使用者
spss 多元線性迴歸結果中，結果**列出了自變數的顯著性檢驗結果，結果輸出**中列出了迴歸模型的偏回歸係數（b）及其標準誤（std.error），標準化偏回歸係數（beta），迴歸係數檢驗的t統計量及其p值（sig.）。
係數模型下的1表示模型的序號。
1、t表示使用單樣本t檢驗的t值。
2、sig表示t檢驗的顯著性檢驗p值，小於0.05的則說明自變數對因變數具有顯著影響。
3、b表示各個自變數在迴歸方程中的偏回歸係數，負值表示自變數對因變數有顯著的負向影響。
6樓：匿名使用者
1代表步驟，b的係數，t是個檢驗的統計量，sig是p值，小於0.05，說明這個係數不為0.
你這個都不知道，怎麼做出來的？找本教材？
線性迴歸的基本假設
簡單線性迴歸模型與多元線性迴歸模型古典假定的異同點
1 不同點 多元線性迴歸中的古典假定比簡單線性迴歸時多出一個無多重共線性假定。2 相同點 基本假定包括 1 零均值假定 2 同方差假定 3 無自相關假定 4 隨機擾動項與解釋變數不相關假定 5 正態性假定。擴充套件資料建立多元線性迴歸模型時，為了保證迴歸模型具有優良的解釋能力和 效果，應首先注意自變...
計量經濟學中，簡述經典線性迴歸模型中的同方差性假定並判斷何種
d ut e ut e ut 2 常數。稱誤差項ui 具有同方差性，就是模型具有同方差。當其不為常數時，即存在異方差，一般用white檢驗，序列取對數可以消除異方差。計量經濟學中homoskedasticity與heteroskedasticity 前一個是同方差性，後一個是異方差性 不光留個名詞你...
以一元迴歸模型為例，寫出線性模型，雙對數模型以及兩個半對數模
1 一元線性迴歸 y a b x u，x每增加1個單位，y平均增加b個單位 2 雙對數模型 lny a b lnx u，x每增加1 y平均增加b 3 半對數模型 y a b lnx u，x每增加1 y平均增加b個單位 4 半對數模型 lny a b x u，x每增加1個單位，y平均增加b 計量經濟學...