一个自变量 一个因变量 如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归.这个是前提,现在很多人都忽略这一点 直接使用的. 至于判断线性方程 拟合的好坏,看R方和调整的R方就可以了,R方越接近1,说明拟合的效果越好.你这个里面 R方为0.618,调整的R方为0.570,说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异,不能说好,也不能说坏.看具体情况而定 Anova(b)这个表格是检验 回归方程是否显著的,sig的值=0.007 小于0.05,说明回归模型有意义,可以使用. 下面一个标准化回归系数 和非标准化回归系数 则是回归方程自变量的系数,非标准化的系数用来拟合方程使用,标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的,用于比较多个自变量的影响大小
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