spss 一元线性回归

时间:2013.09.09 发布人:ywoqncu**322

spss 一元线性回归

已解决问题

谷歌ywoqncu**322用户在2013.09.09提交了关于“北极spss 一元线性回归”的提问,欢迎大家涌跃发表自己的观点。目前共有1个回答,最后更新于2024-07-29T05:59:51。对一组**(两列)进行一元线性回归,得到如下结果,请问我能得出Y=A+BX么?可靠么?

Correlations
VAR00001VAR00002
VAR00001PearsonCorrelation10.601
Sig.(2-tailed)0.000
N238238
VAR00002PearsonCorrelation0.6011
Sig.(2-tailed)0.000
N238238
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).

VariablesEntered/Removed(b)
ModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod
1VAR00002(a).Enter
a.Allrequestedvariablesentered.
b.DependentVariable:VAR00001

ModelSummary
ModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate
10.6010.3610.3580.0411108
a.Predictors:(Constant),VAR00002

ANOVA(b)
ModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.
1Regression0.22510.225133.1040.000
Resi**al0.3992360.002
Total0.624237
a.Predictors:(Constant),VAR00002
b.DependentVariable:VAR00001

Coefficients(a)
ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.
BStd.ErrorBeta
1(Constant)0.0010.0030.3280.743
VAR000020.8790.0760.60111.5370.000
a.DependentVariable:VAR00001希望大家能够帮助她。

详细问题描述及疑问:对一组**(两列)进行一元线性回归,得到如下结果,请问我能得出Y=A+BX么?可靠么?

Correlations
VAR00001VAR00002
VAR00001PearsonCorrelation10.601
Sig.(2-tailed)0.000
N238238
VAR00002PearsonCorrelation0.6011
Sig.(2-tailed)0.000
N238238
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).

VariablesEntered/Removed(b)
ModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod
1VAR00002(a).Enter
a.Allrequestedvariablesentered.
b.DependentVariable:VAR00001

ModelSummary
ModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate
10.6010.3610.3580.0411108
a.Predictors:(Constant),VAR00002

ANOVA(b)
ModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.
1Regression0.22510.225133.1040.000
Resi**al0.3992360.002
Total0.624237
a.Predictors:(Constant),VAR00002
b.DependentVariable:VAR00001

Coefficients(a)
ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.
BStd.ErrorBeta
1(Constant)0.0010.0030.3280.743
VAR000020.8790.0760.60111.5370.000
a.DependentVariable:VAR00001期待您的答案,你是我的宝贝,你是我的花,谢谢你对我的帮助!

希望以下的回答,能够帮助你。

第1个回答

用户名:we**6  

与汽关分析表(Correlatio来自ns)表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601命名的向常)较显著(p=0.000):提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归。

Modelsummary表显示线性回归的决定系密长且却钢怕均统脚数Rsquare=0.361,说明回归的不太好,一部分与回归线偏离太大。

ANOVA表显示直线回归具有很强的显著性(P=0.000),说明用直线回归是非常合适的。

Coefficie问答nts表显示对于公式"Y=a+bx"来说,a=0.001,b=0.879。但是a值的显著性系数太大(0.743>0短吗群谁太.05),说明应运乎局该在这个公式里面去掉常数项a。
b值的显著性系数说明b值是合适的。

重新做一遍回归,这次去掉常数项。
去掉常数项的方法为:
Analyze-Reg院看盐跳病ression-Linear-Options
然后在"Linearregression:Options"对话框中将“银亚Includec议即业植离士空onstantine终结迫局quation”项去掉即可。