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常数项不显著但主要变量显著
spss回归分析结果图是什么意思?
答:
第二步:分析X的显著性 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
。可以看到,四个解释变量对满意度的显著性分析P值均小于0.05,说明X对Y均有显著性影响关系。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...
dw检验表中的k表示什么意思?
答:
k表示解释
变量
数目。杜宾和瓦特森根据样本容量N和解释变量数目K,在给定
显著
性水平下,建立D-W检验统计量的下临界值和上临界值,确定了具体的用于判断的范围。检验步骤 提出零假设和备选假设 H0:P=0随机误差
项不
存在一阶序列相关 H1:P≠0 构造D-W检验统计量 D=2(1-P)P→0时D→2 P→1时D...
stata回归结果的
显著
性检验是多少?
答:
reg y x1 x2 xn test x1=x2=xn=0 关键看三个地方,一个是判定系数R方,本图中,为0.9464,拟合优度很高。第二看回归系数,本例中,
常数项
为9.347,系数为0.637,第三看回归系数的
显著
性检验,即P值,本例中,x的系数的P值为0.000,小于0.05,说明x对因
变量
有显著的影响。其它的基本...
在SPSS做经回归性分析对回归系数行t检验时,下边这个对不?
答:
t 则是对每一个自
变量
做检验,所构造的检验统计量服从t 分布,t 下面的值则是各个自变量的相应的检验统计量的值,右边一列的Sig值若大于事先取定的显著性水平,则该自变量对响应变量的影响是
不显著
的,小于显著性水平,则是显著的。常量是线性回归方程的
常数项
,或称截距项。
stata回归中,如何看
显著
性检验的P值?
答:
reg只提供回归分析,在出的结果里每个
变量
后面都有P值,P=0代表
显著
,P=0.01以下是1%显著水平显著,0.05是5%,0.1是10%,如要要T值可以ttest A之类的。reg y x1 x2 xntest x1=x2=xn=0关键看三个地方:1、判定系数R方,为0.9464,拟合优度很高。2、回归系数,本例中,
常数项
为9.347...
did模型是不是太简单了
答:
did模型是不是一定要有交乘项?十字分解法的方法简单来讲就是:十字左边相乘等于二次项,右边相乘等于
常数项
,交叉相乘再相加等于一次项。其实就是运用乘法公式运算来进行因式分解。不可以。did只加交互项在语法上是说不通的,也读不通顺,所以说did加交互项的同时还需要加上连词的形容词进行修饰。要。
怎样根据偏回归系数判断是否
显著
?
答:
参数
显著
性检验t检验对应的Prob,若小于0.05则参数的显著性检验通过,再看R方,越接近1,拟合优度越高;F的P值,小于0.05的话模型才显著,DW用来检验残差序列的相关性的,在2的附近,说明残差序列不相关。标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的,越小越稳定,解释
变量
的估计值的T值是用于检验...
stata怎样检验两组中间值差异的
显著
性
答:
中间值差异的显著? 中间值一般只有一到两个,放一块比较不就行了吗??如果比较两组数据的差异,就直接reg x y, 然后看常数项,如果
常数项显著
,那么差异就显著
请问如何用eviews建立均值回归方程
答:
用e2作为因
变量
,原先的自变量及自变量的平方(还可以加上各自变量之间的相互乘积)作为自变量 建立模型。 怀特检验的统计量为:m=n*R2(n是样本容量,R2是新模型的拟合优度), m~ χ2(k) k为新模型除
常数项
之外的自变量个数 零假设:模型不存在异方差性 操作:在估计出来的方程中,view-residual tests-White Her...
多元线性回归与普通的多重判定系数相比有何不同?
答:
由于都化成了标准分,所以就不再有
常数项
a 了,因为各自
变量
都取平均水平时,因变量也应该取平均水平,而平均水平正好对应标准分 0 ,当等式两端的变量都取 0 时,常数项也就为 0 了。多元线性回归与一元线性回归类似,可以用最小二乘法估计模型参数,也需对模型及模型参数进行统计检验 。选择合适...
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