1樓：匿名使用者
看後面的pr，如果它過大則是不顯著的，越小就表明估計出的引數越不可能等於0.
eviews迴歸分析結果怎麼看
2樓：
1、迴歸分析是**中最常用的研究假設檢驗技術，想知道自變項x對依變項y的解釋力或**力時，最常用的是線性迴歸spss: analyze- regression- linear。
2、彈出對話方塊，輸入想要驗證的自變項和依變項，如圖。
3、如圖，sig. p<.05,有顯著性， 表示自變項x對依變項y的解釋力或**力正相關。
4、r square 自變數能夠解釋依變數的變異量，此處.763表示共同解釋76.3%的變異量，**報告中要報告調整後的r平方，即adjusted r square。
3樓：徐臨祥
eviews迴歸分析結果看法如下：1.引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.
05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；2.f的p值，小於0.05模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關，結合所述，可以一個個對照分析。
4樓：隔夜的狂歡
引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；f的p值，小於0.05的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關，結合我說的，你一個個去對照吧
spss中迴歸分析結果解釋，不懂怎麼看
5樓：中子
首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對迴歸係數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著，顯著的意思就是你的迴歸係數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效**因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
迴歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行迴歸的所有自變數的迴歸係數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效**因變數，這個在寫資料分析結果時一般可以不報告
然後看係數表，看標準化的迴歸係數是否顯著，每個自變數都有一個對應的迴歸係數以及顯著性檢驗
最後看模型彙總那個表，r方叫做決定係數，他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例，代表迴歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的r方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的一個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，r方也會變大，調整後的r方是對較多自變數的懲罰），r可以不用管，標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關
希望對您有用
6樓：匿名使用者
看coeffuenthesig即可，
求統計學eviews大神，ols迴歸分析後，foi下面括號內的數值表示什麼？ 250
7樓：匿名使用者
我沒有用過你這個軟體，但我有種感覺括號裡的是p值，因為都小於1.
8樓：中國人看好中國
引數估計值的t檢驗值,用來判斷引數估計值是否顯著
9樓：
一般是標準誤，也有人寫t值
spss迴歸分析結果怎麼得出迴歸結果
10樓：匿名使用者
首先要f檢驗，如果f值右上角有*號，說明迴歸分析通過f檢驗，即說明這個迴歸分析有意義可以做。然後通常需要看以下幾個指標：
r2代表迴歸方程模型擬合的好壞。同時vif值代表多重共線性，所有的vif值均需要小於10，相對嚴格的標準是小於5。
接著分析具體x對y的影響關係，在說明已經有影響關係的前提下，具體是正向或是負向影響關係，則是通過「非標準化係數」或者「標準化係數」進行判斷。
線性迴歸的基本假設
SPSS做單因素方差分析的結果如何分析
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可以的，不過有的地方要辦理個暫時證，過年找工作租房的人多，要提前運籌帷幄啊 很高興能為你解答問題，下面是我個人的一些看法和 一般是便宜點的幾個平方200 400 好一點的地方貴點是400 800以上如果大城市的話就是400 800起步 但是貴的話是800 1200左右我在廣東深圳寶安區工作過 基本房...