spss多元线性回归的自变量多个自变量如何看每个自变量的R、R方、调节R

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-10 12:15 标签： 线性回归 自变量要求
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论文题目是IPO价格影响因素的实证研究
取了354个样本，但是R方值很小，说明拟合度不好，如何能提高R方？
比如剔除掉一些异常数据能提高吗？怎样知道是异常数据呢？
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R方，还没弄懂
不做预测用的模型不用看r2，只要看自变量的显著。
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要提高R方？ 加入1000个自变量试试
<font color="#2dxz 发表于
不做预测用的模型不用看r2，只要看自变量的显著。我做完影响因素的研究之后，又构建了一个IPO价格的多因素模型，这个模型应该有预测作用吧。。。
请教下能有提高R2的方法吗？
凭雨听风 发表于
要提高R方？ 加入1000个自变量试试时间不允许啊
还没开始学R
做自己的事。
样本长度为354，R方为0.467，开平方为0.683，已经非常显著了，可以通过0.001的显著性检验，统计学意义极为显著
不要迷信0.9以上的r方
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SPSS多元线性回归分析实例操作步骤
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什么是调整后的R方spss线性回归分析中模
我有更好的答案
先从最下面两行说起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，说明该自变量的影响显著
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关于SPSS做多元线性回归,怎么去看自变量与因变量之间的相关性啊,sig还是F,还是B的值?求高人指点...
结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距（常数项）,其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应的beta值就是他们的标准化影响系数,数值最高的就是影响力度最大的因素.你想知道的自变量与因变量的关系是B值,B值越高,该自变量对因变量越大
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与《关于SPSS做多元线性回归,怎么去看自变量与因变量之间的相关性啊,sig还是F,还是B的值?求高人指点...》相关的作业问题
第一个图显示你是用进入法做的回归分析,全部因变量都进入方程.第二个图只需要看你的r的平方,你的图中显示r方才0.146,对变异的解释只有14.6%,太低了.第三个图是方差分析,sig显著性为0.034,表示因变量和自变量完全无线性关系的概率很低.第四个图是回归系数及其显著性分析.Standardized Coeffic
主要看sig的值是否小于0.05,如果小于,说明你的模型选择比较好,反之则不好
常数项是否通过检验并显著 无关紧要只要看纳入回归的自变量系数即可
sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高
现在的大学生呀 我服你了你能画出来的话 你肯定比爱因斯坦伟大无数倍 再问： 给跪了。所以多元线性是没有办法做拟合图的吗？只能做x1对y的拟合吗？
表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十.很高了.表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0.000,说明在0.01的水平上你的模型显著回归,方程具有统计学意义.表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系
可以选择Analyze-Regression-Linear,在打开的对话框中输入相关变量,在Method下拉列表中选择回归方法,如可选Stepwise；再单击Statistics,在打开的对话框中依次选择Descriptives和Casewise diagnostic选项及outliers outside n stan
多重共线性的处理的方法（一）删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并从偏相关系数检验证实为共线性原因的那些变量中删除.如果删除不当,会产生模型设定误差,造成参数估计严重有偏的后果.（二）追
先画一下散点图 看看 是否有线性关系如果有线性关系 则用线性回归 如果呈非线性关系,采用曲线回归中 多种回归方程后 选择拟合最优的一个
你3个自变量没有意义,当然不进入方程了,要进入选进入法 再问： 首先感谢您的回答，谢谢！ 朋友，是这样的。我需要一个模型用来预测研究对象，当初设想的是五个影响因素都要用到预测方程中，如果方程中少了其中几个变量，那么是不是就不能完全展示影响因素对研究对象的影响呢？ 我是第一次接触这个软件，问的可能有点儿白痴，还请您不吝赐
eg y x1 x2 x3 再问： 那请问，对数据进行标准化呢？ 再答： 标准化指什么？再问： 就是指把所选数据统一一下。按照一个标准进行修正，以防止一些数据太大或者太小什么的 再答： 如果对x减去均值，然后再处以方差平方根，生成大写的X 的话可以这样： egen mean_x = mean(x) egen sd_x
这个题目理论上是有无穷多的解的.假设甲=X乙=Y,再假设X=Y则5X+35Y=125→40X=125→X=3.125,所以只要X、Y一个大于3.125,一个小于3.125即可.理论上是这样的.实际操作,还存在实际人民币的问题.也就是说3.125元是不存在的,小数点之后只能有两位,精确到分.具体不算了.根据实际情况的话,
你这么做肯定不行的,看看降维的分析吧,综合一下变量 再问： 降维分析用什么软件做啊 怎么做啊 再答： spss就能做啊，需要代做吗？再问： 问题是降维分析能够显示出两变量见的像回归那样的线性关系吗 比如有R方一些数据，能够显示它的解释量的？？ 再答： 当然可以啊
纳入虚拟变量即可我替别人做这类的数据分析很多的
模型摘要模型 R R 方 调整的 R 方 估计的标准差1 .838a .703 .505 7.00366a. 预测变量:(常量), 综合指标Z, 附加济掺量, 水灰比, 砂率. ANOVA(b)模型 平方和 df 均方 F 显著性1 回归 695.693 4 173.923 3.546 .082a 残差 294.307
假设你的多个变量分别为 y x1 x2 x3其中y为因变量,其余为自变量在命令窗口输入 ls y c x1 x2 x3回车 得到结果.
任何一个模型的区间模型都是在单点预测的基础上加上（或减去）置信水平的分位数乘以估计方差,你明白这个思路的话,预测就不难了.eviews中,在得到的回归模型输出窗口上部有“forecast”,点击进去输入你要预测的时间段就能得到最后的结果.
可以实现的.你可以把数据存放在xls或txt文件里.存放格式为x1 x2 x3 x4 ... y1 2 3 4 2.然后,用 regress（）函数求得多元线性回归的系数. 再问： 能讲详细点吗，谢谢，这样写怎么读入matlab里，用load 吗 再答： Matlab调用外部文件，可用load和xlsread对于txt
帮助文件上有——[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X) returnsa 1-by-4 vector stats that contains, in order,the R2 statistic,the F statistic and its p value,and an estima

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