excel回归方程拟合优度检验步骤
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/14 22:48:52
要是简单线性回归的话,都差不多,其实excel的精度比SPSS高很多.
很少说拟合率,基本上都说拟合优度(专业).拟合优度越接近1,说明拟合效果越好.
这个F值不是用来检验R平方的.看图,不明白再来问我.再问:R的平方我明白,F检验是检验模型整体的显著性吗?R的平方只是检验模型的一个评价指标,它本身是不用检验的,是吗?再答:对的,但是我们在判断模型的
利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.
我是高三之后才总结出学习数学的方法的,首先你必须对自己有信心.你得坚信我能学好数学.其次你说的题海战术,这是一个历史悠久的战术了,为什么这么多年还没有淘汰,就是它适合大多数的学生,你做题做的多,见得就
Excel中的TINV函数计算,TINV(0.05,6)=2.447.既然t的绝对值用同样方法,可以测试其他每个自变量的统计显著性水平.以下是每个自变量的t
我是高二学生,也发现了这个结论.但我问老师,她说二者有关系但不是简单的平方关系,教参上有一个二者的关系式,很复杂你可以看看.
logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的
点击工具——加载宏——分析数据库工具——数据分析——回归,输入y值和x值就行了
还是我,有现成答案就抄吧比较简单的是图表法选择参与一元线性回归两列数据(自变量x应在应变量y的左侧),插入图表,选择散点图.选择图表中的数据系列,右击,添加趋势线,点击“选项”选项卡,勾选“显示公式”
写成P再问:在哪里写?可以说具体点吗?再答:结果报告里面再问:这样不行,我的结果是要写一个回归方程出来,后期会用到,我看有些文献里面写的回归方程的相关系数
就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:那时通过什么指标来衡量的呢?
把x、y数据分别输入上下二行中,点击这个数据表中任一单元格,然后插入-图表,图表类型选xy散点图,子图表可任选一个自已需要的,再按提示一路下一步,最后点完成.在生成的图中右击数据线,在出现的下拉快捷菜
主要是用regress函数来进行:给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint
F检验F—检验法是检验两个正态随机变量的总体方差是否相等的一种假设检验方法.设两个随机变量X、Y的样本分别为X1,x2,……,xn与y1,y2,……,yn,其样本方差分别为s1^2与s2^2.现检验X
=FINV(0.05,因子自由度,误差项自由度)一般取a=0.05,也可以取0.01,取决于你容忍的错误率.求出临界值后,再和F值比较如果F值>临界值表示此因子贡献显著,否则,不显著
这个问题我刚回答你了,你重复问问题了我替别人做这类的数据分析蛮多的
当然喽,调整后的Rde^2是可以反映出df的.
2、各个自变量之间存在共线性问题,冲销了对因变量的影响,建议看单个自变量的T值,把不显著的剔除.然后,逐步回归,看哪个自变量加入后使得整个模型的拟合优度降低.3、只看R²不行,还要看adjR