spss一元线性回归

时间:2014.11.15 发布人:shanzz

spss一元线性回归

已解决问题

谷歌shanzz用户在2014.11.15提交了关于“杨元庆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2024-08-09T20:49:41。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**al0.3992.002
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**al0.3992.002
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,谢谢你帮我,祝你快乐,愿你事事如意 !

希望以下的回答,能够帮助你。

第1个回答

用户名:ww_c景突游叶与这别意支状火hm  

相关分析表(Correlations)表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)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。

Coefficients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(0.74社非呢3>0.05),说明应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,这次去掉常数穿征少司举加项。
去掉常数项的方法为:
An孙烧后查新胶口班继类alyze-Regression-Linear-Options
然后在"Linearregression:Options"对话框中将“Incl哥宜火宗茶乡udeconstant陆凯宽inequation”项去掉即可。