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x对y的回归系数为负但是不显著
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:
没有好办法
。多半是其他的回归变量和y的关系很紧密,使得你感兴趣的x变得无关紧要了。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...
如何判定
回归系数的显著
性?
答:
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y
影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,负回归系数表示y 随x增大而减小。例如回归方程式Y=bX+a中,斜率b称为回归系数,表示X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位。1、相关系数与...
怎么看
回归系数的显著
性?
答:
分析X的显著性(P值),如果呈现出显著性,则说明X对Y有影响关系。如果不显著,则应剔除该变量
。第三步:判断X对Y的影响关系方向及影响程度 结合回归系数B值,对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响,为负数则说明有负向影响。第四步:写出模型公式 第五步:对分析进行总结 SPSS...
spss
回归
分析结果解读
答:
分析X的显著性(P值),如果呈现出显著性,则说明X对Y有影响关系。如果不显著,则应剔除该变量
。第三步:判断X对Y的影响关系方向及影响程度 结合回归系数B值,对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响,为负数则说明有负向影响。第四步:写出模型公式 第五步:对分析进行总结 SPSS...
如何判断
回归系数显著
与否?
答:
1.进行假设检验
。假设自变量与因变量之间存在线性关系,然后检验回归系数是否显著。2.计算t统计量。将每个自变量与因变量的对应数据相减,得到残差。然后计算残差的平均值和标准差。最后,用每个自变量的回归系数除以标准差,得到t统计量。3.判断回归系数是否显著。如果t统计量的绝对值大于临界值(通常为2或...
直线
回归
方程检验结论
为不显著
,说明
x
与
y
之间不是线性关系
答:
不对。
x
与
y
两个变量间是否有线性相关关系,是用相关
系数
的检验。相关系数的检验:给出检验相关系数的临界值,当r 的绝对值>临界值时,说明两个变量间有线性相关关系;否则,说明两个变量间没有线性相关关系。直线
回归
方程检验结论
为不显著
,说明回归方程没有意义。
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:
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,查看散点是否有明显的规律性。如果有明显的异方差性,建议重新构建模型,比如
对Y
取对数后再次构建模型等。如果排除了这些...
SPSS
回归
分析结果该怎么解释,越详细越好
答:
分析
X的
显著性(P值),如果呈现出显著性,则说明X对Y有影响关系。如果
不显著
,则应剔除该变量。结合
回归系数
B值,对比分析
X对Y的
影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响,
为负数
则说明有负向影响。回归分析研究的主要问题是:(1)确定Y与X间的定量关系表达式,这种表达式称为回归方程;(2)对...
线性
回归
分析结果怎么看
答:
其次,回归系数(即斜率b)的大小和符号表明了关系的强度和方向。如果回归系数为正,说明自变量和因变量呈正相关,即
X
增加时
Y
也增加;如果
回归系数为负
,则表明两者呈负相关,X增加时Y减少。系数的绝对值大小反映了影响的强度,绝对值越大,影响越
显著
。在解读回归系数的同时,我们还需要关注t值和p值。
什么是异质性分析?
答:
若第一步显示所有组别X对Y无
显著
影响,那么进一步分析意义不大,因为
X对Y的
影响是相同的。如果部分组别有显著影响,第二步则要关注这些组别的区别,X是否在不同组别间起到了调节作用,如某组正向影响,某组负向影响。
回归系数
差异的检验 通过t检验来检验回归系数的差异性,计算公式如下:(具体公式省略...
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直线回归方程中回归系数为负
相关性为正但回归系数为负
回归分析系数为负数
回归系数b为正或为负时
回归方程截距系数为负数
回归系数B为负数
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回归系数为负说明
线性回归系数是负值代表什么