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2010-03-08
悬赏 5 个论坛币 已解决
下面是我用spss16得出的多元线性分析结果,那位大侠解释一下其含义,及还应该怎么做?谢了。

Model Summary


Model

R


R Square


Adjusted R Square


Std. Error of the Estimate


1

.948a


.899


.889


4008.68117


a. Predictors: (Constant), xss_qt_wj, xss_bzk_zk, xss_qt_crtc, xss_qt_zz, xss_zyjy, xss_qt_lxs, xss_qt_hyd, xss_yjs_bs, xss_bzk_bk, xss_yjs_ss


ANOVAb


Model

Sum of Squares


df


Mean Square


F


Sig.


1
Regression

1.414E10


10


1.414E9


88.008


.000a


Residual

1.591E9


99


1.607E7




Total

1.573E10


109





a. Predictors: (Constant), xss_qt_wj, xss_bzk_zk, xss_qt_crtc, xss_qt_zz, xss_zyjy, xss_qt_lxs, xss_qt_hyd, xss_yjs_bs, xss_bzk_bk, xss_yjs_ss
b. Dependent Variable: syzc












Coefficientsa


Model

Unstandardized Coefficients


Standardized Coefficients


t


Sig.


B


Std. Error


Beta


1
(Constant)

452.376


898.585



.503


.616


xss_yjs_bs

-.890


14.505


-.004


-.061


.951


xss_yjs_ss

4.434


1.604


.223


2.764


.007


xss_bzk_bk

1.210


.089


.863


13.607


.000


xss_bzk_zk

.963


.105


.339


9.183


.000


xss_zyjy

.748


.277


.097


2.699


.008


xss_qt_lxs

-7.552


5.436


-.056


-1.389


.168


xss_qt_crtc

-.093


1.522


-.002


-.061


.951


xss_qt_zz

3.460


2.242


.086


1.543


.126


xss_qt_hyd

.068


.133


.027


.514


.608


xss_qt_wj

-.046


.073


-.022


-.634


.528


a. Dependent Variable: syzc





在编辑框中看着很正常,怎么发帖以后就变格式了。这次贴了个附件,应该没问题吧。

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模型摘要表: 相关系数 模型拟合度(0.899,效果不错) 调整后的模型拟合度 标准误差 方差分析表: 总平方和 自由度 平均平方和 F值 显著性(通过F检验) 回归平方和 残差平方和 回归系数表: constant是常数项,其他变量之后的数依次是回归系数、标准化后的回归系数、t值、回归系数的t检验 既然是多元回归而且我看回归拟合效果不错,接下来你要做的就是模型有没有异方差性,多重共线性等等,如果都检验完了, ...
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2010-3-8 19:12:50
模型摘要表:
相关系数
模型拟合度(0.899,效果不错)
调整后的模型拟合度
标准误差

方差分析表:
总平方和
自由度
平均平方和
F值
显著性(通过F检验)
回归平方和
残差平方和

回归系数表:
constant是常数项,其他变量之后的数依次是回归系数、标准化后的回归系数、t值、回归系数的t检验

既然是多元回归而且我看回归拟合效果不错,接下来你要做的就是模型有没有异方差性,多重共线性等等,如果都检验完了,就可以根据回归系数表写出最终的回归方程了
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2010-3-8 19:53:31
大哥你把结果弄这个样子 咋个看嘛
重新弄一个 好看些的
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2010-3-9 09:03:34
3楼说得比较好,学习了。楼主的提问有点乱
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2010-3-9 09:56:36
还是很乱呀,没办法了,感谢3楼的提示。
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2010-3-9 10:40:11
谢谢分享!
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