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多元线性回归不显著怎么办
回归
系数
不显著怎么办
答:
不显著的话可以看一下是不是自己哪一步错了,然后重新选择方程,变量,样本以及方法
。下面是对这几个的详细介绍:1、选方程。同样的问题,有时会有不同的模型。某篇经典文献用的是A模型,另外一个大牛可能用的是B模型。倒底哪个模型更好,取决于你对模型背后理论的信念。如果你更认可A模型背后的理...
spss
多元线性回归
分析中自变量与因变量相关关系
不显著
答:
如果是非常不显著,建议删除
,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来。可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除。
...
多元线性回归
常量的P值大于了0.05 (统计
不显著
) 代表什么实际意义...
答:
你可以差分再进行分析
,p值大于0.05只是代表在置信水平为95%的不能通过检验。你的值是0.6的话,这说明显著水平不高,差分之后可以淡化随机性,显著性可能会提高 。你还可以采用对数模型,也可以提高显著性。
spss进行
线性回归
分析时,相关系数都符合,但是
显著
性不符合,如何调整
答:
解决方法:
查看数据中是否有异常值,可通过箱线图、散点图查看,剔除异常值可通过SPSSAU“异常值”功能进行剔除
。3、异方差,如果模型存在明显的异方差性,会影响回归系数的显著情况,得到的回归模型是低效并且不稳定的。解决方法:保存残差项,将残差项分别与模型的自变量X或者因变量Y,作散点图,查看散...
spss,5个自变量一元
线性回归显著
性都很高,可是作
多元回归
统计时显著性变...
答:
但是将他们综合考察对因变量的影响的时候,不同因素影响的大小不同,影响小的可能效果被影响大的掩盖了;另外
多元回归
的重点并非变量的综合对因变量的影响,而是不同变量对因变量的影响那一个最大,这时候考察的指标并非sig,而是标准化偏回归系数(bata),不同因素的(bata)值(绝对值)的大小决定那一...
关于spss的
多元线性回归
自变量
不显著 怎么处理
自变量使之显著?
答:
不显著
就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了
回归
系数
不显著怎么办
?
答:
回归系数
不显著
:检验多重共线性的方法:条件数、VIF、奇异值分解、特征系统分析,解决方法:岭回归、主成分、变量筛选。0.629和3.077是对“常量”、“技术人员密度”两个参数的T检验的值,对应的概率分别是0.534和0.004,如果显著性水平是0.05的话,说明常量不显著,则一元
线性回归
分析中不应该含有...
请问
多元线性回归
模型方差分析
不显著
,但有单独因子效应分析显著,这可 ...
答:
你这里面从各个变量的t检验看显然有变量
不显著
,把这些变量剔除掉重新建立新的
回归
模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……
怎么
判断
多元线性回归
模型是否
显著
?
答:
用户可以先试着画一个散点图,看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果,在很多情况下,对数据进行线性或某些非
线性拟合
会有
显著
的效果,但可能不是最好的,所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述,调整后的R方更准确,即自变量对因变量的解释...
在
线性回归
分析中,若检验的结果为
不显著
,可能原因是什么
答:
1、残差均方大。包括测量误差大,模型外有显著因子,误差自相关,或者真实
不显著
项未并入残差均方中。2、共
线性
。方差膨胀因子太大。3、该因子取值范围或波动范围太小,导致效应小。4、模型外因子与该因子存在交互作用,把因子效应抵消。5、该自变量因子存在测量误差,或记录与实际不符。6、未做残差诊断...
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