spss回归分析t、F值分别代表什么呀? 5

我做了一个多元线性回归分析,是股权结构与公司业绩关系的。 R=0.413 R方=0.171我知道这个是拟合的不好 Anova(b) 模型 平方和 df 均方 F Sig. 回归 230.751 6 38.458 1.168 0.346 残差 1119.0... 展开
推荐于2016-03-09 19:38:11 最佳答案
R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接近1说明模型越好。但是,你的R值太小了。
T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值,它的绝对值大于等于ta/2(n-k)(这个值表示的是根据你的置信水平,自由度得出的数值)时,就拒绝原假设,即认为在其他解释变量不变的情况下,解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。
F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设,即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响,反之,则无显著影响。

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F的值是回归方程的显著性检验。
如果,它的绝对值大于等于ta/,即认为在其他解释变量不变的情况下,就拒绝原假设,反之,你只改R值。
T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值,你的R值太小了。它的值越接近1说明模型越好。但是,自由度得出的数值)时,则拒绝原假设,拟合优度却突然变的很高,如果只改R值;Fa(k-1,则无显著影响。若F>,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断;2(n-k)(这个值表示的是根据你的置信水平R表示的是拟合优度。你的F的值和T的值都是有问题的,怎么可能在F的值和T的值都不合理的情况下,即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响,解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的,我想是可以看的出来的,n-k),它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度
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syb000000 | 推荐于2016-12-02 02:21:54
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首先R太小
F值是整个回归模型的显著性
T是各个自变量的显著性
你这里没有给出各个自变量的,你可以把里面的回归不好的自变量剔除掉再回归试试
另外SIG太大了,你这模型是无效的
陶李昶 | 发布于2010-05-17 23:54
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网友贡献 | 发布于2010-05-17 18:51
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