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相关性不显著但是回归显著
为什么线性
回归
的随机误差项与解释变量不
相关
?
答:
从而导致对因果关系的误判和模型解释的不准确。因此,在使用线性
回归
模型时,通常会假设随机误差项和解释变量不相关,以保证模型的可靠性和准确性。当然,在实际应用中,这种假设可能并不总是成立,但只要误差项与解释变量的
相关性不显著
,模型仍然具有一定的可靠性和准确性。
SPSS做相关分析,通过了
显著性
检验,
但相关
系数低,怎么解释
答:
相关
系数低没有关系,说明紧密程度不高而已.
但是显著
在前,相关系数大小在后,建议你也可以使用在线SPSS分析软件SPSSAU进行分析,里面直接就有文字分析这些,智能化文字分析,非常傻瓜,而且相关分析的结果表格都全部规范好,你可以直接使用就好。
...是正
相关
,做
回归
分析时怎么有的变量之间的
显著性
达不到呢?_百度知...
答:
正常的 相关分析算出来的
相关性
未必是准确的,因为自变量间的相关性可能是因为自变量之间内在有一定的相关性,或者说自变量之间存在一定的共线性 而
回归
分析时,因为回归系数是剔除了其他自变量影响之后得出的偏回归系数,所以未必就一定
显著
,所以相关分析仅仅是回归分析的一个参考选取变量,并不准确 ...
相关
分析与
回归
分析的联系与区别
答:
相关分析与
回归
分析均为研究2个或多个变量间
关联性
的方法 但2种数理统计方法存在本质的差别 即它们用于不同的研究目的。相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势 即共同变化的程度 回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。 在相关分析中 两个变量必须同时都是随机变量 如果其中的一个变量不是随机...
求助spss指导。为什么
相关性
得出有。。
回归
分析发现变成没了影响...
答:
你在考察
相关性
的时候,得出的结果是两个变量之间的相关性。如果你直接拿这两个变量进行
回归
,那么结果就是一致的。
但是
,如果你的回归方程中含有多个自变量,那么这些自变量之间就有可能产生共线性,共线性产生后,原来在相关分析中有
显著性
的变量就有可能在多元回归中不再有显著性。你遇到的问题应该就是...
...这个结果应该怎么解释?直接说没有
相关性
?还是?
答:
R2又称为方程的确定性系数(coefficient of determination),表示方程中变量X对Y的解释程度。R2取值在0到1之间,越接近1,表明方程中X对Y的解释能力越强。通常将R2乘以100%来表示
回归
方程解释Y变化的百分比。F检验是通过方差分析表输出的,通过
显著性
水平(significance level)检验回归方程的线性关系是否...
如何判定
回归
系数的
显著性
?
答:
常用的
显著性
水平有三种,0.1,0.05,0.01.spss中最喜欢的是0.05.在这个表中,显著性看sig那列,如果这列的值小于0.05,就代表系数显著,按照这个标准,你的结果里面没有一个是显著地。
回归
系数(regression coefficient)在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对...
回归
分析的时候有个
相关性
应该为正的指标,总是出现负值,而且
不显著
答:
你看看其他
回归
变量里面有没有y的滞后项,如果有,去掉试试看看。如果没有y的滞后项,而其他的回归变量又必须加以控制,那就只有想办法加大样本容量了。另外,如果能获得panel数据,建立面板模型,在加大样本容量的同时,经常可以改变估计系数的符号(避免了内生性问题)。
急!!!
回归
分析时,样本
相关
系数r检验为不相关,
但是
F检验为相关,怎么办...
答:
方差分析则要说明样本所显示出来的
相关
关系是否是随机造成,也就是看看multiple R是否真正大于0,只要在统计学意义上明显大于0,就说明这种相关关系具有同统计学意义上的
显著性
(而不考虑其是否具有实际应用价值)。因此,在线性
回归
中,multiple R用于指出相关的强度,而方差分析用于指出multiple R是否具有...
相关性
分析不通过可以不放进论文吗?
答:
相关性
分析不通过可以不放,但毕业论文最好要放,对相关性分析
不显著
结果需要进行合理解释。一般期刊论文不放的,因为篇幅有限。
但是
作为一个规范,会做这个检验,只是不在论文里面贴出来。一般实证论文中,相关性分析主要用途在于检查
回归
模型中自变量是否具有严重的多重共线性。
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