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spss線性回歸分析講稿-資料下載頁

2026-03-01 23:07本頁面

　　

【正文】就越好多元線性回歸（二）回歸直線意義的 F檢驗 ?? 統(tǒng)計量 F=平均回歸平方和 /平均殘差平方和。若 F值過小說明自變量對因變量的解釋力度很差，擬合的回歸直線沒有意義，相反若概率值 (SPSS中以 sig表示，越小越好 ) FFa且 PPa,說明回歸模型解釋力度強，反之亦然。 F假設 H0：所有的 B值都低于 0， H1：至少有一個 B不等于 0 (1)F(K1， nk)Fa,則拒絕 H0假設，即 PPa(sig) (2)F(K1， nk)Fa,則不拒絕 H0假設，即 P=Pa(sig) 注：可查 F分布表得 Fa的值。（三） T檢驗是對回歸方程每一個回歸系數(shù)檢驗。 T檢驗方法與 F檢驗方法差不多，在 spss分析結(jié)果表中以 sig表示，即 P值越小就說明回歸系數(shù)與因變量的相關(guān)度高。假設檢驗 H0： B1=0 B2=0， H1： B1≠0 B2 ≠0 注：查 T分布表（四）殘差的獨立性檢驗 DurbinWatson檢驗的參數(shù) D的取值范圍是0D4，與 2越接近表示殘差與自變量越獨立。見下圖多重共線性問題多重共線性的標志 ? R平方較大但沒有幾個顯著的 t統(tǒng)計量，預示著多重共線性的存在。實際上，有可能回歸方程的 F統(tǒng)計量高度顯著，而每個 t統(tǒng)計量不顯著 ? 一對或多對解釋變量的簡單相關(guān)系數(shù)相對比較高可能意味著多重共線的存在多重共線性克服在運用 spss分析時，可采用逐步回歸法來克服多重共線性問題看例子 “農(nóng)民工流動的問題及需求分析 —— 基于多元線性回歸分析” “ 云南主要農(nóng)產(chǎn)品出口貿(mào)易對云南經(jīng)濟增長的影響 —— 基于多元線性回歸模型的實證分析” 演講完畢，謝謝觀看！

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