线性模型的ANOVA的sig是什么意思
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/11 23:47:46
你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.
相同点:都是线性回归.不同点:前者是一元的,后者是多元的.
线性统计模型(简称为线性模型)是数理统计中一类重要的模型,包括线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型、方差分量模型等.线性模型中的"线性"是指待估计参数与应答变量间的关系为线性的.
常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值(R的平方)将是不准确的,即使你重新拟合.再问:
要看sig值,那个就是P值,如果是小于0.001,一般情况下是显著的再问:不是说sig只要小于0.05就行么?再答:对的,看是在什么水平下,0.05也行再问:只要看sig么?其他值都不用看了?再答:是
一般对常量要求不怎么高,不满足
第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0
R2和sig都可以,精度不一样而已.往往可以同时参照这两个,另外还有P值,综合起来考虑.sig为空,说明你的步骤有问题,数据没有计算出来.
三个模型都要求因变量是0,1变量,LPM线性相关模型y=a0+a1x1+…+anxn+u,容易出现y的取值大于1或是小于0的情况,所以引入Probit模型Logit模型将y进行变化为G(y)取值范围为
当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.
造价是把?不建议造价,不是因为道德原因,而是造假太费功夫,很费时间,非专业人士不能做我经常帮别人做这类的数据分析的
这样好.系数为零的原假设很难成立.
关于模型整体F值为170.302,此F值下的概率Sig为0.0000,即接受H0的概率为0.0000,H0的假设为模型不显著,所以接受H1,该模型显著关于系数t值和Sig的含义同上,结论不变标准的线性
看sig,再问:那这样的模型可以用吗再答:嗯,有意义的再问:F值感觉很大啊,我参考的文章上面才20几,这个要紧么
%首先输入下列系数:f = [13 9 10 11 12 8];A = [0.4 1.1
当然是对系数进行回归啊、那些自变量和因变量都是可以代数据进去的.关键是要知道系数有了系数才是可以进行预测的方程啊.其实对y=b0+b1*x+b2*x^2而言已经是线性了.但严格来说不是..所以作代换吧
整体方差分析的sig<0.05,说明总体的回归模型是有效的,也就是引入的某些自变量对因变量有一定的影响.然后具体看下面的回归参数表,>0.05说明不显著.你的表中只有一项资产负债率对因变量的影响显著,
线性回归得出的结果是y与x的关系,而不是两个变量是否相关,相关问题要用相关分析.到数第二个表的sig是F检验的结果,
symsatfun=exp(-t^2/2)/sqrt(2*pi);F=int(fun,t,-inf,t);t=0.00:0.01:3.49;eval(F)呵呵你不会是我同学吧?我也学数模的,几天前搞的