1樓：匿名使用者
b 為方程的b，如0.068701即為x1前的樣本回歸係數b1，-2.856476為b0.
該方程可寫成y=-2.856476+0.068701x1+0.
183756x2
se b為各b的標準誤。
beta為b的標準化迴歸係數。
t為用t檢驗法對方程進行假設檢驗以說明其有無統計學意義的t值。
sigt為t值對應的p值，以跟α=0.05做比較。如本題只有x2的有意義（因為它的sigt=0.0144小於0.05）
第2個問題的sigf=0.001，小於0.05，說明拒絕無效假設h0，接收h1，說明該回歸模型成立，而不是不成立。
（h0是假設該方程無意義，h1是假設該方程有意義）
2樓：沙漏
我覺得雖然從假設檢驗來看x2（p0.0144），方程p（0.001）都
是有意義的，但是adjusted r2=0.248，也就是說這個方程只能解釋變數的24.8％，擬合度太差了，一般adjusted r2要大於80％才說明建模比較有效，24.
8％的話方程基本上是沒什麼意義的。
請教spss迴歸分析結果解讀
3樓：匿名使用者
首先看 方差分析表 對應的sig 是否小於0.05，如果小於0.05，說明整體迴歸模型顯著，再看下面的迴歸係數表，如果這裡的sig大於0.
05，就說明迴歸模型不顯著，下面的就不用再看了。
其次，在迴歸模型顯著的基礎上，看調整的r方，是模型擬合度的好壞，越接近1，說明擬合效果越好。這個在一般做**中，不需要管它的高低，因為**重在研究方法和思路的嚴謹性，導師不會追究你的結果是對是錯，你的資料本身就不一定有質量，所以無所謂，不必在意。
第三 看具體迴歸係數表中每個自變數 對應的sig值，如果sig小於0.05，說明該自變數對因變數有顯著**作用，反之沒有作用。
4樓：中子
說明一下各個符號，constant的意思是常量，實際上就是迴歸方程的截距，也就是自變數為0時因變數的取值，如果你的方程是標準化的，且因變數是正態分佈的，那麼常量會變成0，也就是沒有截距。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
spss多元線性迴歸結果怎麼判斷是有效的
5樓：ppv課
不是，判斷有效性是看p值。就是你的只有三行的那個表，依次寫著迴歸，殘差什麼的。你看那個迴歸裡邊的p值。小於0.05就是模型有效
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！！
6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。
7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？
怎麼使用spss多元線性迴歸分析
求教！！spss進行多元線性迴歸後得到的結果怎樣是有效的？
8樓：呂秀才
看回歸係數對應的 sig值，若小於0.05，說明 該自變數對因變數具有顯著營銷，反之沒有影響
9樓：裘小木
看不清圖 心有餘而力不足
10樓：匿名使用者
是的，看sig是都有影響的
怎樣用SPSS進行多元線性迴歸。我想知道很詳細的操作步驟。懇
第一個圖顯抄示你是用進入法做的迴歸分析，全部因變數都進入方程。第二個圖只需要看你的r的平方，你的圖中顯示r方才0.146，對變異的解釋只有14.6 太低了。第三個圖是方差分析，sig顯著性為0.034，表示因變數和自變數完全無線性關係的概率很低。第四個圖是迴歸係數及其顯著性分析。standardiz...
spss多元線性迴歸分析幫忙分析一下下圖，fptp
f是對迴歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準，你的p說明迴歸模型顯著。r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述，以調整後的r方更準確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為27.8 t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗，具體是否顯著 仍然看後面的p值，若p值 0.05，說明...
迴歸分析的內容和步驟是什麼簡述多元線性迴歸分析的步驟是什麼？
1 確定變數 明確定義了 的具體目標，並確定了因變數。如果 目標是下一年的銷售量，則銷售量y是因變數。通過市場調查和資料訪問，找出與 目標相關的相關影響因素，即自變數，並選擇主要影響因素。2 建立 模型 依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立迴歸分析方程，即迴歸分析 模型。3 進行...