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r方很低 但是p值显著
为什么
R方值很低
,
但是显著
性还可以?
答:
在用SPSS做一个线性回归分析,结果如图,
R方很低
,
但是显著
性都还可以。问题是这个模型预测效果很差。R方测度了回归直线对观测数据的拟合程度,如果说所有的观测点都落在直线上,则SSE=0,此时R方=1,拟合是完全的,如果y的变化与X无关,则SSR=0,也就是 R方=0,所以可以得到R方的取值范围在【0...
毕业论文回归分析中
r方
只有0.15左右,
但p值显著
,这论文中能
答:
综上,R方值虽低,但若P值显著,
表明变量间存在统计学上的相关性
,论文仍可包含此分析结果,关键在于如何从多个角度进行合理解释和讨论,强调统计学意义与实际应用价值。
F检验的
p值
为什么是
显著
的?
答:
F是对回归模型整体的方差检验,所以对应下面的p就是判断F检验是否
显著
的标准,你的p说明回归模型显著。R方和调整
的R方
是对模型拟合效果的阐述,以调整后的R方更准确一些,也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。t就是对每个自变量是否有显著作用的检验,具体是否显著 仍然看后面的
p值
,若p值<0.05...
调整
R方
才30%多,但F值100多,这合理吗,谢谢!以后有财富值会再加的...
答:
首先你要知道的是,检验一个回归模型是否有效的标准 就是看方差检验的
p值
是否
显著
,而显著的标准就是<0.05,所以如果单纯从p值判断,你的回归模型应该是有效的,无论调整
的R方
有多少。但是从调整的R方大小来看,可以看这个方程拟合效果的优劣,你的只有30%多,说明拟合效果不是很好,建议你可以尝试...
...
R
是95.8%
P值
0.000<0.005非常
显著
但
相关系数的正负
答:
正负号对不对 是基于一些经验判断的,比如你觉得这个自变量应该是对因变量有个正的影响,那是否是真实的确是有正的影响,这个是需要看数据分析的。比如如果你觉得很明显的违反了常识性的正负,那表示自变量可能存在一定的共线性,可以进行一下共线性分析看是否如此。
怎么看spss的回归分析的
p值
是否
显著
?
答:
3、F是对回归模型整体的方差检验,所以对应下面的
p
就是判断F检验是否
显著
的标准,你的p说明回归模型显著。R方和调整
的R方
是对模型拟合效果的阐述,以调整后的R方更准确一些,也就是自变量对因变量的解释率为28%。4、p=
P
(|U|=|u|)=|uα/2|)=α。r值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏...
...各系数的T值
P值
都通过检验
但是
整个模型
的R
-square非常小_百度...
答:
系数T值通过检验,说明各系数(解释变量)对被解释变量
显著
。
R
^2小则说明你列的模型对被解释变量不显著。 试试用别的模型来解释吧
一元线性方程中
R值太
小,
但是
F检验
P值很
小,通过F检验,该如何解读?_百度...
答:
R
平方值小,说明x变量能解释的Y的变化比较小,可能还要找其他的变量一起
R方
代表什么?和
P值
的关系是什么?
答:
当
P值
小于预设的
显著
水平(如0.05),我们有理由相信模型的信号并非偶然,其结果具有高度可靠性。理解与应用 总结来说,
R方
为我们揭示了模型与响应变量间的关联强度,而P值则是我们信任模型结果的保障。掌握这两个指标,就像握住了数据科学中的双刃剑,既能洞察变量间的微妙关系,也能确保我们的模型不...
Excel 回归结果解读,怎样判断
R方
与
P值
得关系?
答:
R
Square是指模型拟合的精确度,越接近1,拟合程度越高,这里只有0.16,说明拟合程度很不好,这个模型选择的有问题 T统计值是用来判断参数的
显著
程度的,一般情况下T>2则说明这个参数显著,也就是说对模型的贡献量比较大,是不可以剔除的参数。
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为什么拟合度小但显著性强呢
线性回归显著但R2太小
STIRPAT模型spss代码
拟合优度很低但系数显著
拟合优度低但是变量显著
模型拟合优度太低了怎么办
显著但是回归系数非常小