解释变量的系数大小
答：r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关（比如曲线方式）。利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t 检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性...
答：信息对解释被解释变量有用，则可决系数变大，如果增加的信息没用，则可决系数不变。可决系数是相关系数的二次幂。因此，也可以在求得可决系数的基础上计算相关系数，方法是将可决系数开平方，至于平方根的符号，则取与回归方程斜率b相同的符号。正是因为存在这样的关系，我们用r2作为可决系数的符号，...
答：拟合优度(或称判定系数,决定系数)目的:企图构造一个不含单位,可以相互进行比较,而且能直观判断拟合优劣的指标.拟合优度的定义:意义:拟合优度越大,自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高.观察点在回归直线附近越密集.取值范围:0-1判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对应...
答：一、决定系数的含义：决定系数表示因变量的方差能够通过自变量来解释的比例。具体而言，决定系数反映了拟合的回归线相对于因变量的变异性有多好。如果决定系数接近1，意味着回归模型能够很好地解释因变量的变异性，即自变量对因变量的解释程度较高。相反，如果决定系数接近0，说明回归模型无法解释因变量的变异...
答：回归系数和相关系数是统计学中两个重要的概念，它们之间存在一定的关系。为了更好地理解这两者之间的关系，我们需要首先了解它们的定义和作用。回归系数（CoefficientofDetermination），简称R_，表示自变量对因变量的解释程度。它衡量了回归模型预测的准确性，取值范围在0到1之间。R_越接近1，说明回归模型拟合...
答：预测能力下降：回归系数是模型中自变量对因变量影响程度的度量，如果回归系数过小，说明自变量对因变量的解释能力较弱，这会导致模型的预测能力下降。在实际应用中，这意味着模型可能无法准确预测未来的数据，从而影响到决策的准确性。稳定性差：回归系数过小可能导致模型的稳定性变差。这是因为回归系数的大小...
答：可以说明，看标准回归系数，直接用SPSS回归分析，就可以得出各个自变量与因变量的相关系数。多元回归分析中，首先要看X对Y有没有呈现出显著性影响，如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P< 0.05)，还想对比影响大小，可使用标准化系数( Beta)值的大小对比影响大小，Beta值大于0时正向影响，该值越...
答：回归系数是回归分析中的一个重要概念，它表示自变量（预测变量）对因变量（响应变量）的影响程度。在数据分析中，回归系数的大小直接影响到我们对数据的理解、解释和预测。首先，回归系数的大小可以反映自变量对因变量的影响强度。如果回归系数较大，说明自变量的变化会引起因变量较大的变化；反之，如果回归...
答：【答案】：回归平方和占总平方和的比例定义为判定系数，记为r2，即：判定系数r2测度了回归直线对观测数据的拟合程度，它的实际意义是：在因变量y取值的总变差中可以由自变量x取值所解释的比例，它反映了自变量对因变量取值的决定程度。r2的取值范围是[0，1]。若所有观测值都落在直线上，残差平方和SSE...
答：pearson相关分析如下：从上表可知，利用相关分析去研究公司满意度和人际关系, 机会感知, 离职倾向, 工作条件共4项之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。其中上表展示了各个变量的均值标准差以及相关系数等，例如：公司满意度的平均值为3.291，标准差为0.541，人际关系的平均值是3...
网友评论：
洪具17248743245：
如何解释解释变量的系数和综合判定系数 -
49010师珍
： 拟合优度(或称判定系数,决定系数) 目的:企图构造一个不含单位,可以相互进行比较,而且能直观判断拟合优劣的指标.拟合优度的定义: 意义:拟合优度越大,自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高.观...
洪具17248743245：
怎样从经济上解释价格变量的系数在统计学上显著 -
49010师珍
： 经验判定系数又称决定系数:响应变量y的总波动中,由自变量x(可以是向量)引起的波动所占的比例,记为r2(r的平方) 决定系数的大小决定了模型的拟合程度是否够好 . 当r2越接近1时,表示相关的拟合模型的参考价值越高;相反,越接近0时,表示参考价值越低.
洪具17248743245：
如何解释回归变量的系数 -
49010师珍
： 可能存在共线性的问题,会导致回归系数的符号相反,此时需要先进行共线性分析,看看是否有共线性,并将其排出 当然也有可能是的确如此,此时就应该以回归系数为准,因为简单的皮尔逊相关分析只是笼统的考虑两个变量之间的关系,如果有第三个变量也在分析中,简单的皮尔逊相关不会考虑它,而回归分析会考虑
洪具17248743245：
回归分析结果中,解释变量的系数正常,1点几,但是有一个控制变量的系数达到了4千多,请问这存在问题吗? -
49010师珍
： 只看该系数的显著性就行.这可以看作是计量单位造成的后果,你如果把该控制变量的计量单位增加1000倍,那么该系数就也是4点多.很正常.
洪具17248743245：
判定系数的大小为什么受回归模型中所含的解释变量个数的yingx -
49010师珍
： 判定系数也叫拟合优度、可决系数.表达式是 该统计量越接近于1,模型的拟合优度越高. 问题:在应用过程中发现,如果在模型中增加一个解释变量, R2往往增大 这就给人一个错觉:要使得模型拟合得好,只要增加解释变量即可. ——但是,现实情况往
洪具17248743245：
已知某一直线回归方程的样本可决定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的相关系数 -
49010师珍
： R²=0.64 SSt=Σ(xi-xbar)² SSg=Σ(yi-xbar)² SSr=Σ(yi-xi)² SSr+SSg=SSt SSg/SSt=R²=0.64 SSr/SSt=0.36 (SSg-SSr)/SSt=0.28 Σ{(yi-xbar)²-(yi-xi)²}/Σ(xi²-2xbarxi+xbar²)=0.28 Σ{-2yixbar+2yixi+xbar²-xi²}/{Σxi²-2Σxbarxbar+Σxbar²}=0.28 ...
洪具17248743245：
已知某一直线回归方程的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为多少?怎么算出来的? -
49010师珍
： 一元回归分析中,自变量和因变量的相关系数的平方等于回归模型的判定系数. 所以相关系数为0.8望采纳,谢谢!
洪具17248743245：
logit模型解释变量系数和LPM是一个意思吗?也是表示概率的上升? -
49010师珍
： 不是一个意思.logit模型中的解释变量系数 没有直接的实际意义,不过通过它可以计算 change in Prob.麻烦的是要自己按公式进行编程计算.在stata中可采用 probit regression reporting change in prob. 功能直接得出概率变化的数量,和前者结果完全一样,这样就避免了这个麻烦. 另外,logit模型估计系数的显著性通常是我们关注的重点,它经常和LPM模型的结果不一样,在实证中显得更可靠.
洪具17248743245：
如何利用Eviews60计算各解释变量的相关系数 -
49010师珍
： 计算两组变量之间相关系数的最好(即最容易也最准确)方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型(SEM).如果A1-A3是一个潜在因子、B1-B5是另一个潜在因子.SEM可以同时检验这两个潜在因子内部各观测变量是否相关以及两个因子之间是否相关. 如果你没学过SEM而只想在SPSS里做,有几种变通方法,但是都比较麻烦一点,其结果略有差别.
