1樓：
你的做法完來全正確。
a=constant=-0.003
b=1.059
你這種自情況b值應該是baiunstandardized，standardized的值對你
這份資料沒du有意義。zhi
出現unstandardized和standardized之分是dao由於普通的迴歸係數（未標準化迴歸係數unstandardized）受到自變數和因變數數值大小的影響。比如，如果你的自變數的測量單位是「噸」，假如將它改為「公斤」，那麼自變數的數值將擴大1000倍，此時迴歸係數將變成原來的1/1000。
要避免以上情況，你可以參考spss提供的標準化迴歸係數，這個係數無論自變數和因變數採用什麼單位都不會改變，你可以參考它來評價多個自變數的效應大小。由於你的資料只有一個自變數，因此不需要比較，也就不需要參考standardized的結果。
怎樣用spss做一元線性迴歸？具體怎麼檢驗相關性
2樓：匿名使用者
1、開啟spss軟體，在提示符後輸入因變數y和自變數x的資料。
2、接下來使用r中作線性模型的函式lm()函式，lm(y~x+1)表示做有截距的線性迴歸模型，接下來lm(y~x)也是表示有截距的線性迴歸模型，lm(y~x+0)和lm(y~x-1)則表示過原點的線性迴歸模型，紅色部分即為輸出結果。
3、在上述結果中，只得出了迴歸方程的係數和截距，要提取模型資訊就要用到summary()函式。得到的結果就比剛剛多了很多資訊了。
4、接下來對所得結果進行分析：結果中call部分列出了相應的迴歸模型公式，residuals部分列出了殘差的最小值點、四分之一分位點、中位數點、四分之三分位點和最大值點。
coefficients部分中 estimate 是迴歸方程引數的估計值，std. error表示迴歸引數的標準差，t value 即為t值，pr(>|t|) 即為p值，後面的***為顯著性標記，*越多越顯著。
5、當模型通過檢驗，可用於**，此時我們需要用到r中的predict()函式，假設要**x等於0.16時y的值，其中interval="prediction"表示求**點的值的同時要給出相應的**區間，level=0.95表示求95%的置信區間。
6、分析結果： fit 值即為x=0.16時y的**值，lwr和upr分別表示**區間的上下限。一般的迴歸分析做到這裡就可以了。
3樓：匿名使用者
分析--迴歸--線性，迴歸方程由標準化迴歸係數和變數組成，
檢驗：分析--迴歸--線性，method為進入，統計量中，右邊選擇迴歸模式適合度檢驗，解釋量的該變數、共線性診斷。係數表中，beta值為標準化迴歸係數，檢視其是否顯著
4樓：斛孤俎光熙
用福利的原始分數作為自變數進行分析是完全可以的。這個自變數的資料型別屬於等距變數，即沒有絕對零點但是有相等單位的資料。這種資料型別符合迴歸分析的資料要求。
同時，如果覺得原始分數的代表性不是很強，也可以將福利水平進行分組，如60分以下為福利差，60到80分屬於福利一般，80分以上屬於福利好，用處理後的資料進行迴歸分析也是可以的。
個人認為還有一點可以注意，用一個單一的自變數對因變數進行**可能無法達到很高的準確性，因為問題通常都是有多種因素共同決定的，如果可以同時考慮其他相關因素的影響，迴歸分析的可靠性可能更強。
spss 線性迴歸分析中，係數表解讀
5樓：匿名使用者
vif太高了，存在嚴重的多重共線性
6樓：匿名使用者
我特意查了書的，寫進方程的一定是非標準化迴歸係數，而標準化的迴歸係數只是進行自變數間的比較
spss線性迴歸怎麼規定係數範圍
7樓：娜莉
1、在spss裡把
baia、b、c、d四個變
du量對應的資料錄入好。zhi
dao 2、點analyze--regession--linear，在彈出框裡，把專變數d選定在dependent裡，其他屬3個因子選到independent裡。method裡就用預設的enter。如果不需要看其他統計或驗證的，直接點ok。
結果裡，r值就是迴歸的決定係數，代表各變數能解析因變數的程度。anova裡，sig小於0.05證明迴歸方程有效。
constant對應的b值是截距。因子對應的beta值就是他們的標準化影響係數。 最後公式可以通過看b值那列，a、b、c變數對應的b值為係數，分別相乘，最後加上constant常數值即可。
用spss分析迴歸係數的顯著性，t值和t的顯著性為什麼都是一
請問，這個問題你解決木有呢？我在處理資料時跟你碰到了同樣的問題 spss中迴歸分析結果解釋，不懂怎麼看 首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是 變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為...
多元線性迴歸模型怎麼檢驗spss
內容來自使用者 木人213 計量經濟學實驗報告 一.實驗目的 1 學習和掌握用spss做變數間的相關係數矩陣 2 掌握運用spss做多元線性迴歸的估計 3 用殘差分析檢驗是否存在異常值和強影響值4 看懂spss估計的多元線性迴歸方程結果 5 掌握逐步迴歸操作 6 掌握如何估計標準化迴歸方程 7 根據...
spss迴歸分析 怎樣看資料是否可以做線性
一個自變數 一個因來變自量 如果要進行線性迴歸，無論是一元還是多元，第一步首先應該先畫下散點圖，看是否有線性趨勢，如果有線性趨勢了，再使用線性迴歸。這個是前提，現在很多人都忽略這一點 直接使用的。至於判斷線性方程 擬合的好壞，看r方和調整的r方就可以了，r方越接近1，說明擬合的效果越好。你這個裡面 ...