回归分析结果怎么看_spss回归分析结果怎么看

excel回归结果的每个值 都是什么含义，都是怎么来的？

回归方程及回归系数的显著性检验

回归分析用于确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系，可以分一元回归分析和多元回归分析。你也可以理解成一元和多元方程。按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析，即一阶方程或者其他方程。

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残就是在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之。这里可以理解成拟合方程的误，绝大多数情况下的方程都只是近似。根据近似的度不同，或者说可信度不同，提出了p-value的概念。

从你给出的数据情况来看，应该是在做两元一次线形回归分析，貌似数据时自己随意输入的，并非实际观测数据。

先说个表格：回归统计参数

R Square 是拟合系数，英文叫Coefficient of determination，也叫方程的确定性系数，指模型拟合的度，越接近1，拟合程度越高，计算公式是R squared=1-SSE/SST。这里的SSE是统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误的平方和，也就是上面方程e的平方和。总偏平方和SST= SSb + SSw，即组内和组间偏都计算在内。

intecept 表示截距，也就是回归直线和y轴交点的纵坐标。

两个X的 Coefficients 可以理解为线性方程 y=ax1+bx2+c+e的a和b

B列是计算出的系数，是根据你的众多数据算出来的，咱们可以拿一行数据来演示。

设你的结果页为Sheet2，数据源页叫Sheet1。根据你选的Y区域是D8：D15，X区域是H8：I15。咱们拿第8行写公式：

第8行：Sheet1!D8 ≈ Sheet2!B18 Sheet1!H8 + Sheet2!B19 Sheet1!I8 +Sheet2!B17

带入数：7293177839≈509740.1704120.1318482+695744.254830.27345376-82256847.64

第9行：Sheet1!D9 ≈ Sheet2!B18 Sheet1!H9 + Sheet2!B19 Sheet1!I9 +Sheet2!B17

第10行：Sheet1!D10≈ Sheet2!B18 Sheet1!H10 + Sheet2!B19 Sheet1!I10 +Sheet2!B17

...根据你的所有数据源，推出了

Sheet2!B17=-82256847.64、

Sheet2!B19=695744.2548

三个系数。

(注意公式里的字母I 和 数字1的区别)

excel里有个LINEST函数可以返回线性回归的有关参数，用法：

LINEST(Y区域,X1:Xn区域)

函数返（1）二元logit回归分析，因变量为二分类变量。回一个数组，包括了回归分析的各参数，可以用INDEX函数提取。

如回归分析表中的Coefficients参数：

=INDEX(LINEST(...),1,1)返回Xn的系数

=INDEX(LINEST(...),1,2)返回Xn-1的系数

......

=INDEX(LINEST(...),1,n)返回X1的系数

=INDEX(LINEST(...),1,n+1)返回Y截距

具体可以参考LINEST百度百科

coefficients下面个是常数项，第二个是X1的系数，第二个是X2的系数，算法蛮复杂的，你可以百度下多元回归的计算公式

spss指数回归模型怎么看

在SPSS中，指数回归模型可以通过以下步骤进行分析：

1. 打开SPSS软件，并导入数据集。

2. 选择“回归”菜单，然自由度后选择“平方和指数回归”。

3. 在“指数回归”对话框中，选择因变量和自变量，并选择指数回归模型。

4. 点击“统计信息”按钮，可以查看各项统计指标，如R方值、调整R方值、标准误等。

5. 点击“图形”按钮，可以查看残图、正态概率图等。

6. 点击“确定”按钮，分析结果将以表格形式呈现。

通过观察R方值、残图等指标，可以初步判断指数回归模型的拟合程度和预测效果。需要注意的是，指数回归模型通常适用于自变量和因变量之间的非线性关系，但对于过于复杂的关系，可能需要使用其他回归模型进行分析。

回归分析表怎么看?

方

问题一：回归分析表怎么看懂？ 我给你解读一份stata的回归表格吧，应该有标准表格的所有内容了，因为你没有给范例，……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格，它们是类似的。

X变量：教育年限

Y变量：儿女数目

各个系数的含义：

左上列：

Model SS是指计量上的SSE，是y估计值减去y均值平方后加总，表示的是模型的异

Model df是模型的自由度，一般就是指解释变量X的个数，这里只有一个

Residual SS 和df 分别是残平方和以及残自由度 N-K-1（此处K=1）=17565

Total SS 和 df分别是y的异（y减去y均值平方后加总）以及其自由度N-1=17566

MS都是对应的SS除以df，表示单位的异

右上列：

Number of obs是观测值的数目N，这里意味着有17567个观测值

F是F估计值，它是对回归中所有系数的联合检验（H0：X1=X2=…=0），这里因为只有一个X，所以恰好是t的平方。这里F值很大，因此回归十分显著。

Prob>F是指5%单边F检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0设，回归显著。

R-squared是SSE/SST的值，它的意义是全部的异有多少能被模型解释，这里R-squared有0.0855，说明模型的解释度还是可以的。

Root MSE是RMS的开方，是单位残平方和的一种表现形式。

下列：

Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值，其含义是，如果一个人没有受过教育，我们预测会平均生育3个子女，当其他因素不变时，一个人每多受一年教育，我们预测其将会少生0.096个孩子。X变量的coef并不大，因此其实际（也叫经济）显著性并不太高。

Std.err则是估计系数和常数项的标准。一般我们认为，标准越小，估计值越集中、。

t是t估计值，它用于检验统计显著性，t值较大，因此回归是显著的。P>abs(t)项是5%双边t检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0设，统计显著。

问题二：回归分析的结果怎么看 首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更，减少因为单位不同而造成的误。T值就是对回归系数的t检验的结果，越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig 问题三：excel怎么看excel回归分析表 jingyan.baidu/...3

问题四：怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响 10分 模型中解释变量的估计值为-0.466102，标准是0.069349,标准是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值（prob)都小于5%水平，说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度，越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加，对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残是否序列自相关，如果偏离2，则认为存在序列相关问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的设检验，越大越显著

问题五：请问SPSS的回归分析结果怎么看 前面的几个表是回归分析的结果，主要看系数0.516，表示自变量增加一个单位，因变量平均增加0.516个单位。后面的sig值小于0.05，说明系数和0的别显著。

一个图表明，残服从正态分布。

希望对你有帮助，统计人刘得意

问题六：SPSS回归分析结果该怎么解释，越详细越好 50分 首先看 方分析表 对应的sig 是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。

其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。这个在一般做论文中，不需要管它的高低，因为论文重在研究方法和思路的严谨性，导师不会追究你的结果是对是错，你的数据本身就不一定有质量，所以无所谓，不必在意。

第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值，如果sig小于0.05，说明该自变量对因变量有显著预测作用，反之没有作用。

问题七：excel回归结果的每个值 都是什么含义，都是怎么来的？ B列是计算出的系数，是根据你的众多数据算出来的，咱们可以拿一行数据来演示。

设你的结果页为Sheet2，数据源页叫Sheet1。根据你选的Y区域是D8：D15，X区域是H8：I15。咱们拿第8行写公式：

第8行：Sheet1!D8 ≈ Sheet2!B18 Sheet1!H8 + Sheet2!B19 Sheet1!I8 +Sheet2!B17

带入数：7293177839≈509740.1704120.1318482+695744.254830.27345376-82256847.64

第9行：Sheet1!D9 ≈ Sheet2!B18 Sheet1!H9 + Sheet2!B19 Sheet1!I9 +Sheet2!B17

第10行：Sheet1!D10≈ Sheet2!B18 Sheet1!H10 + Sheet2!B19 Sheet1!I10 +Sheet2!B17

...根据你的所有数据源，推出了

Sheet2!B17=-82256847.64、,于是

Sheet2!B19=695744.2548

三个系数。

(注意公式里的字母I 和 数字1的区别)

回归分析 数据怎么看，急！急！！急!!!

Multiple R 是线性回归的相关系数 ，相关系数是按积方法计算，同样以两变量与各自平均值的离为基础，通过两个离相乘来反映两变量之间相关程度。计算公式：协方/[根号D（X）根号D（Y）] ，其中协方COV（X，Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)])后面就不一一的打字了，把你关注的回答下：

个表可以看到回归方程的决定系数为0.042，如果决定系数越接近1，说明回归方程拟合效果越好，显然这个回归方程拟合效果不好；第二张表表示方分析表，可以看到F检验统计量值=2.395，SIG=0.07大于0.05的显著性水平，说明回归方程显著性不过；从第三张表中可以得到回归方程为：y=0.849-0.08想在生活中体验到不同的新事物+0.106喜欢创新的产品-0.071倾向于寻找新的东西，以及各个回归系数的t检验结果。

回归分析表怎么看懂？

回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。若各个自变量可以由人工控制或易于预测，而且回归方程也较为符合实际，则应用回归预测是有效的，否则就很难应用。

我给你解读一份stata的回归表格吧，应该有标准表格的所有内容了，因为你没有给范例，……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格，它们是类似的。

X变量：教育年限

Y变量：儿女数目

各个系数的含义：

左上列：

Model SS是指计量上的SSE，是y估计值减去y均值平方后加总，表示的是模型的异

Model df是模型的自由度，一般就是指解释变量X的个数，这里只有一个

Residual SS 和df 分别是残平方和以及残自由度 N-K-1（此处K=1）=17565

Total SS 和 df分别是y的异（y减去y均值平方后加总）以及其自由度N-1=17566

MS都是对应的SS除以df，表示单位2、回归系数的显著性检验的异

右上列：

Number of obs是观测值的数目N，这里意味着有17567个观测值

F是F估计值，它是对回归中所有系数的联合检验（H0：X1=X2=…=0），这里因为只有一个X，所以恰好是t的平方。这里F值很大，因此回归十分显著。

Prob>F是指5%单边F检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0设，回归显著。

R-squared是SSE/SST的值，它的意义是全部的异有多少能被模型解释，这里R-squared有0.0855，说明模型的解释度还是可以的。

Root MSE是RMS的开方，是单位残平方和的一种表现形式。

下列：

Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值，其含义是，如果一个人没有受过教育，我们预测会平均生育3个子女，当其他因素不变时，一个人每多受一年教育，我们预测其将会少生0.096个孩子。X变量的coef并不大，因此其实际（也叫经济）显著性并不太高。

Std.err则是估计系数和常数项的标准。一般我们认为，标准越小，估计值越集中、。

t是t估计值，它用于检验统计显著性，t值较大，因此回归是显著的。

P>abs(t)项是5%双边t检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0设，统计显著。

spss逐步回归分析结果如何处理（spss逐步回归分析结果怎么看）

参考资料：

您好,现在我来为大家解答以上的问题。spss逐步回归分析结果如何处理，spss逐步回归分析结果怎么看相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起...

您好,现在我来为大家解答以上的问题。spss逐步回归分析结果如何处理，spss逐步回归分析结果怎么看相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！

1、展开1全部 多元回归分析 你要先确定一下自变（2）多分类logit回归。因变量为分类数据多组且无序。量间是否存在的共线性，如果没有共线性，然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系。

2、这些之后才可以做多元线性回归所以只看你现在的结果，的确只有x5才有意义， 所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断。

3、这样的结果是否正确，如果不正确需要重新进行。

急！！spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性回归分析，又怎么看回归分析的结果。

还要看R2=0.641,说明自变量解释了因变量64.1%的变化。

你可以先看它们的相关程度，做相关性检验。相关程度大于0.5基本可以

然后做最小二乘回归 看P值 小于0.05为有线性关系 R^2 越高越好 基本上为0.8 、0.9

D.W值（需查表）。以上三个指标ok的话 就说明这个公式D=系数A+系数B+系数C+e显著 然后就可以分析了

建议用eviews

找本计量经济学的书照着弄吧 同学~~~

统计可以用很科学很复杂的方式去处理，也可以简单化的处理，主要看你数据的用途，如果不是需要发表论文之类，可以按以下简单方式来作，spss的回归过程，已经包含了验证。

1、在spss里把A、B、C、D四个变量对应的数据录入好。

2、点yze--regession--linear，在弹出框里，把变量D选定在dependent里，其他3个因子选到independent里。mod里就用默认的enter。如果不需Logit回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据（可以做虚拟变量设置），也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。logit回归分析一般可分为三类，分别是二元logit回归、多分类logit回归、有序logit回归，三类logit回归区别如下：要看其他统计或验证的，直接点ok。结果里，R值就是回归的决定系数，代表各变量能解析因变量的程度。ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距。因子对应的beta值就是他们的标准化影响系数。 公式可以通过看B值那列，A、B、C变量对应的B值为系数，分别相乘，加上constant常数值即可。

回归分析结果怎么分析

又如在例2.2中及的偏回归平方和分别为:

从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。对这些关系式的可信程度进行检验。

Adjusted R Square 调整后的拟合系数。根据样本数量和自由度调整后的样本R-Square考虑了自变量(变量)数目的影响。

在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

扩展资料

参考资料来源：

参考资料来源：

SPSS做的逐步回归分析，怎样解释结果？

95%conf interval项是95%的置信区间，它是x变量的系数（或常数项）分别加减1.96SE，这是说，有95%的可能性，系数的真值落在这个区域。

SPSS做的逐步回归分析，怎样解释结果？

例3.1 利用方分析对例2.1的回归方程进行显著性检验。

举例进行说明。某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据，包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标，现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关。

从数据分析的目的上，我们想了解犯罪率是否受到人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数6个方面的影响。影响因素分析，可以考虑回归分析、方分析等统计方法，考虑到目标变量即因变量犯罪率为连续型数据，其他6个指标也为连续型变量，因此考虑尝试拟合多重线性回归模型，用以研究犯罪率的影响因素。

其中，犯罪率作为因变量，其他人口、面积等6个变量作为自变量。为高效分析、精简模型，本例将采用逐步回归的方式由模型自动筛选对因变量有影响的自变量。

自变量个数较少时，可采取强制纳入的方式，自变量个数较多时，可考虑采取逐步回归。有的研究会根据样本量大小，选择先做一元线性回归，逐个考察单个自变量的影响，然后再选择有显著影响的自变量做多重线性回归。结合相关性结果与样本量，本例拟直接采用逐步回归，接下来做多重线性逐步回归。

在“进阶方法”栏目下，选择【逐步回归】，将犯罪率拖拽至【定量Y】框内，人口、面积等6个自变量拖拽至【定量/定类X】框内。默认勾选【保存残和预测值】，默认选择【逐步法】进行回归。点击“开始分析”即可。

SPSSAU对用户极为友好，逐步回归的作只需要拖拽变量即可完成，极大降低新手的作难度。

回归分析结果解读：

（1）最终模型中只保留了人口、文盲率，人口、文盲率对犯罪率的影响有统计学意义（t=2.808，p=0.007；t=6.978，p＜0.01）；面积、收入、高中毕业率、霜冻天数不在模型内，说明这4个自变量对犯罪率的影响无统计学意义。由标准化回归系数可知，对犯罪率的影响，相对而言是文盲率比人口相对要重要。

（2）回归模型：Hat Y = 1.652+0.00022人口+4.081文盲率；回归模型总体有统计学意义（F=30.75，P＜0.01）。

（3）模型调整后的R平方=0.548，即该回归模型可解释因变量犯罪率变化的54.8%，模型解释能力略先不足。