多元回归不显著,系数正负有没有参考意义？

如题所述

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推荐答案 2020-02-22

如果回归不显著的话，那么系数的正负参考意义就不大了，没有什么很大的意义。

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第1个回答 2020-02-22

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……

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“多元线性回归系数正负”是什么意思?答：第一,常量估计值并不是负的,而是6.353.第二,其它的解释变量中,有三个系数是负值,这说明,这些自变量与因变量是反向即负相关关系.第三,关键是看sig值.如果sig大于0.05,则要接受原假设,说明系数和零的差别不显著,也就是说,这个自变量对因变量没有显著的影响.第四,这只是表现现象,其实,还可以因为...

回归系数的正负号与预期相反,但不显著,有问题吗答：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……

关于多元线性回归的问题,急!!!答：1、R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。2、F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0．05，回归分析在科学研究领域是...

bootstrap回归系数为正负是什么情况?答：正负的解释同一般回归，即存在间接或直接存在负向影响。首先，那个不是p值，只是置信区间，BS是偏差矫正的置信区间，bs1代表间接效应，bs2代表直接效应，不包含零则认为效应存在，存在间接效应不存在直接效应，说明是完全中介。（并不是说真的不存在直接效应，而是将中介变量和主变量同时加进方程，主效应不...

spss做的多元回归分析中,相关系数的大小能不能说明两个变量对因变量的...答：多元回归分析中，首先要看X对Y有没有呈现出显著性影响，如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P< 0.05)，还想对比影响大小，可使用标准化系数( Beta)值的大小对比影响大小，Beta值大于0时正向影响，该值越大说明影响越大。Beta值小于0时负向影响，该值越小说明影响越大。如果它不是线性的，你...

回归分析:回归系数的显著性检验答：不显著的系数可能暗示自变量对因变量的影响不显著，可考虑剔除。3. 回归系数的解读当系数显著时，不仅关注其正负号（指示正相关或负相关），还需注意系数的数值，它代表自变量变化一个单位时，因变量预期的均值变化。要注意，系数解读是独立于其他自变量的，且理解的是均值变化而非实际值的绝对偏差。

在多元线性回归分析中如何确定自变量具不具备显著性答：多元回归中，自变量对因变量有没有影响，影响大小，主要看显著性检验，即P值。 P值小于0.05，则通过了检验，认为该因素对因变量有显著影响。对于通过了影响的自变量，如果要比较哪个影响大，哪个影响小，除了看符号的正负外，还可以看标准后的回归系数。

多元线性回归SPSS做出来 R是95.8% P值0.000<0.005非常显著但相关系 ...答：正负号对不对是基于一些经验判断的，比如你觉得这个自变量应该是对因变量有个正的影响，那是否是真实的确是有正的影响，这个是需要看数据分析的。比如如果你觉得很明显的违反了常识性的正负，那表示自变量可能存在一定的共线性，可以进行一下共线性分析看是否如此。

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