一元线性回归问题我做的一元线性回归:Model Summaryb\x05\x05\x05\x05\x05\x05Model R R Square Adjusted R Square Std.Error of the Estimate Durbin-Watson1 .709 .503\x05 .420\x05 .88478193\x05 1.691ANOVAbModel\x05 Sum of Squares\x05 df\x0

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/08 13:28:17
一元线性回归问题我做的一元线性回归:Model Summaryb\x05\x05\x05\x05\x05\x05Model R R Square Adjusted R Square Std.Error of the Estimate Durbin-Watson1 .709 .503\x05 .420\x05 .88478193\x05 1.691ANOVAbModel\x05 Sum of Squares\x05 df\x0

一元线性回归问题我做的一元线性回归:Model Summaryb\x05\x05\x05\x05\x05\x05Model R R Square Adjusted R Square Std.Error of the Estimate Durbin-Watson1 .709 .503\x05 .420\x05 .88478193\x05 1.691ANOVAbModel\x05 Sum of Squares\x05 df\x0
一元线性回归问题
我做的一元线性回归:
Model Summaryb\x05\x05\x05\x05\x05\x05
Model R R Square Adjusted R Square Std.Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .709 .503\x05 .420\x05 .88478193\x05 1.691
ANOVAb
Model\x05 Sum of Squares\x05 df\x05 Mean Square \x05F\x05 Sig.
1 Regression\x054.755\x05 1\x05 4.755\x05 6.074\x05.049
Residual\x054.697\x05 6\x05 .783\x05\x05
Total\x05 9.452\x05 7\x05
Coefficientsa\x05\x05\x05\x05\x05\x05
Model\x05 Unstandardized Coefficients\x05 Standardized Coefficients\x05 t Sig.
\x05\x05 B\x05Std.Error\x05 Beta\x05\x05
1 (Constant) -8.574E-7\x05 .313\x05\x05 .000 1.000
经济\x05 .349\x05 .142\x05 .709\x05 2.464 .049
从图上看出,常数项的P值为1.000,不显著了,但一次项系数显著,这样合适不?去掉常数项再做一次,得到的调整R方提高了,为0.432,得到的一次项系数为0.349,其P值为0.032,那么,得到的方程是Y=0.349X吗?这样,没有常数项,

一元线性回归问题我做的一元线性回归:Model Summaryb\x05\x05\x05\x05\x05\x05Model R R Square Adjusted R Square Std.Error of the Estimate Durbin-Watson1 .709 .503\x05 .420\x05 .88478193\x05 1.691ANOVAbModel\x05 Sum of Squares\x05 df\x0
什么叫去掉常数项再做一次?
截距是你回归出来的结果 显著性告诉你截距可以认为是0 对因变量影响微乎其微.
自变量X的系数是0.349 P值是0.049 这个结果可以接受啊.就认为是一条过原点的直线呗.
你去掉常数项 莫非是把所有数据都减掉一个常数项再回归?那么相当于方程纵向平移了一点点,截距那微乎其微的影响都去掉了,完全由自变量X来控制因变量Y 那么R方肯定变大 但只一点点而已
-8.574E-7...这真的太小太小了