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回归分析的常数项不显著
常数项不显著
答:
样本量过小,增加样本量。如果样本量过小,会导致估计的参数不准确,从而导致常数项不显著
。可以尝试增加样本量来提高估计的准确性。
回归分析
中某一指标
显著
性不明显,回归方程需要写它吗
答:
如果是进入法做的就得写0.629和3.077是对“常量”、“技术人员密度”两个参数的T检验的值,对应的概率分别是0.534和0.004,如果显著性水平是0.05的话,说明常量
不显著
,则一元线性
回归分析
中不应该含有常量。至于0.478是对“技术人员密度”系数的标准化,不用太在意此数字。相信大家在做数据分析...
spss中
回归分析
这个
常数
代表啥?
答:
这个就是p值,大于0.05说明
不显著
SPSS做一元线性
回归
,勾了“包含
常数项
”之后,变量就
不显著
(常数项很显...
答:
常数项
是对结果有影响的,一般来说只要只考虑做影响因素的分析,其它不管,一般还是要勾选constant的 我经常帮别人做这类的数据
分析的
常数项不显著
有影响吗
答:
常数项不显著
有影响。常数项是多项式中不含字母的项。多项式中不含有字母的项叫常数项,多项式中次数最高的那一个单项式的系数,叫做最高次项的系数,如 5xy^3+8xy+9 中,9为常数项,最高次项的系数为5。已知多项式是由四个单项式相加构成,且第三项次数最高为四次。即可得到此多项式为四次四项式...
加权最小二乘的
回归
方程中变量
不显著
怎么办
答:
一般是T或者F检验的显著性对应的概率比0.05或者0.01大,如果显著性水平是0.05的话,说明常量
不显著
,则一元线性
回归分析
中不应该含有常量。没加控制变量时,遗漏了重要变量,方程存在内生性问题,应该加上控制变量,或者再寻找更显著的变量。运算案例 若在一组具有相关关系的变量的数据(x与Y)间,...
高手们,帮忙解释下线性
回归
中这张图什么意思,sig是不是失败了
答:
常数项的sig等于1,说明
常数项不显著
,应该为零。但斜率项的sig极小(显示是0),结果是显著的,模型是可以的。常数项无所谓。
...多元线性
回归
常量的P值大于了0.05 (统计
不显著
) 代表什么实际意义...
答:
你可以差分再进行
分析
,p值大于0.05只是代表在置信水平为95%
的不
能通过检验。你的值是0.6的话,这说明
显著
水平不高,差分之后可以淡化随机性,显著性可能会提高 。你还可以采用对数模型,也可以提高显著性。
spss
回归分析
常数项
检验通不过怎么办
答:
sig大于0.05只表示此常数值不是很大,但不代表没有,所以一般对常数sig不进行处理。如需去掉
常数项
,可选择标准化后的
回归
系数。希望对你有帮助。:)
多元线性
回归
方程
常数项
未通过
显著
性检验怎么办
答:
多元线性
回归
方程
常数项
未通过
显著
性检验怎么办 这个一般不强调要有统计学意义,你非要有统计学意义可以不拟合常数项
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