多元回归模型分析案例
答：标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。观测值：有多少组自变量的意思。excel回归分析的使用方法：1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归...
答：多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到...
答：3、残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度， σ 越小，用所得到回归模型预测y的精确度愈高。4、e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变，即方差齐性。多元线性回归简介：在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种...
答：多元线性回归分析预测法：是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。多元线性回归预测模型一般公式为： 多元线性回归模型中最简单的是只有两个自变量（n=2）的二元线性回归模型，其一般形式为：下面...
答：和消费者收入等因素，甚至还包括商品品牌Brand这一品质变量（品质变量不能用数字来衡量，需要在模型中引入虚拟变量）的影响。多元回归分析应用的范围更加广泛。由于线性回归分析比较简单和普遍，下面首先介绍多元线性回归，在线性分析基础上，逐步引入虚拟变量回归和一类能够变换成线性回归的曲线回归模型。
答：多元有序logistic回归的结果怎么才能写成函数模型？如果研究X对于Y的影响，Y为定量数据则可以使用线性回归分析。如果Y是定类数据，此时则需要使用Logit(logistic)回归分析。Logit回归共分为三种，分别是二元Logit（Logistic）回归、多分类Logit（Logistic）回归，有序Logit（Logistic）回归（也称Oridinal回归），...
答：第三步，导入数据；第四步，输入命令ls y x，得出结果；对数据进行分析，观察因变量与自变量的关系。回归分析(regression *** ysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。问题二：如何用spss建立多元回归模型 纳入多个变量即可 问题三：如何用spss建立多元回归模型 跟一元...
答：它的值越接近1说明模型越好。调整的R平方比调整前R平方更准确一些，图中的最终调整R方为0.550，表示自变量一共可以解释因变量55%的变化（variance），另外，由于使用的是StepWise Linear Regression (SWLR)，分析——回归——线性——“方法”选择“逐步”，所以模型1、2、3的R方逐渐增大，标准误差...
答：多元线性回归决定系数太小怎么办 R平方值表示模型拟合能力的大小，比如0.3表示自变量X对于因变量Y有30%的解释能力。这个值介于0~1之间，越大越好。但实际研究中并没有固定的标准，有的专业0.1甚至0.05这样都可以，但有的专业却常常出现0.8以上。一般情况下只需要报告此值即可，不用过多关注其大小...
答：判断模型是否有预测能力，其实就是模型检验，模型检验除了统计意义上的检验，还有实际意义上的检验，就是检验是否跟事实相符，比如收入与消费应该是正相关的，如果消费为被解释变量、收入为解释变量，如果收入的系数小于零，那肯定是不对的。在大数据分析中 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因...
网友评论：
庄送15320838019：
如何多元回归结果分析 excel -
25818尹闸
： 多元回归的分析流程和一元回归的流程基本一致,原理也大致相同.1、在建立回归方程后,先要进行统计分析;2、考察建立的模型是否效果显著,记录回归效果的度量结果;3、考察各个自变量效应是否都显著,然后进行残差分析.4、这些分析的结果归纳起来,就是综合考虑并判断:(1)模型与数据拟合得则么样?(2)是否模型还有改进的余地?5、修改模型后,要再次进行回归分析;6、模型满意之后,还要再考虑数据中是否有与模型有较大偏差的点(异常点或强影响点).7、如果有这些点,需要考虑如何处置,通常需要重新检查这些点的来源和有效性.
庄送15320838019：
如何分析回归模型的拟合度和显著性 -
25818尹闸
： 模型的拟合度是用R和R方来表示的,一般大于0.4就可以了;自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的,如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著,小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了.如果没有给出系数表,...
庄送15320838019：
spss多元回归分析例子
25818尹闸
： 主要是代表多少的数据,可以加减乘除的数据.比如收入变量,你看下这里的参考资料:http://user.qzone.qq.com/309817227/infocenter?ptlang=2052
庄送15320838019：
spss多元回归分析结果分析 -
25818尹闸
： 结果不可用. 关于一个回归模型是否可用的标准主要看你的第二个表 就是模型整体的方差分析表,这个表示用来检验模型是否显著的,所以从你的表中可以看出,整个模型的显著性sig=0.194 是很明显的大于0.05的,说明你这个模型根本就不显著,模型无效.这种情况下,其他的表格都没有意义了.从你的数据来看,你的数据都是属于增长率的数据,而不是绝对值数据,所以我建议你采用其他的非线性模型试一下.或者将数据进行一下转换,再进行回归看效果,这个需要一个尝试的过程
庄送15320838019：
如何用SPSS实现多个因变量的多元线性回归分析 -
25818尹闸
： 在大多数的实际问题中,影响因变量的因素不是一个而是多个,我们称这类回问题为多元回归分析.可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型:其中:b0是回归常数;bk(k=1,2,3,…,n)是回归参数;e是随机误差. 多元...
庄送15320838019：
利用SPSS做回归分析模型实例 -
25818尹闸
： 这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(8-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这样就可以得到
庄送15320838019：
请问如何用eviews做截面数据的多元回归分析,希望能够提供一个例子,非常非常感谢!!!一个时间点的很多家公司,每家公司有很多指标 -
25818尹闸
：[答案] 应该是用 ARIMAX来做,先检验协整,如果协整继续做,看协相关图,写出模型表达式,再利用ARMA拟合.应该是这样
庄送15320838019：
SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
25818尹闸
： SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
庄送15320838019：
如何使用SPSS进行逐步回归分析? -
25818尹闸
： 逐步回归分析 在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更较好. 逐步回...
庄送15320838019：
求大神帮我做一个多元回归分析!!!!!!! -
25818尹闸
： x1:加工贸易出口总额 x2:工业废水排放量 x3:工业废气排放量 x4:工业固体废弃物产生量 先做相关性分析: X1 X2 X3 X4 X1 1.00 -0.38 0.84 0.85 X2 -0.38 1.00 -0.26 -0.17 X3 0.84 -0.26 1.00 0.99 X4 0.85 -0.17 0.99 1.00 然后做显著性分析:...
