R 很小说明模型的拟合效果不是很好。显著性检验只是说明了x的系数不为0.换句话说,我们知道了x的系数不为0,但模型的拟合效果很差,这时模型的使用意义不大。
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一元线性回归数据案例 |
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1、首先准备两组数据,分别为xandy。通过这组数据,你可以简单的感受一下是否存在线性关系。 将准备好的数据放入excel表格2中。EXCEL需要我们自己启用数据分析。点击文字查看如何在excel1中查看线性回归分析的结果。首先,我们要准备两组数据,分别为x和dy。这组数据可以简单的感受一下是否存在线性关系。 将准备好的数据放入excel表格2.EXCEL需要自己启用数据
首先,多元线性回归的结果与单元线性回归的结果类似,只是变量个数sm≠1,且F值、t值等统计量不再等价于R值,因此不能直接由相关系数计算。 其次,SPSS给出的结果与Excel的结果类似。Excel回归分析结果的具体解释是利用Excel数据分析进行回归,可以得到一系列统计参数。下面以连续10年的雪深和灌溉面积(图1)为例进行详细说明。历时10年
ˇ▽ˇ 5.Excel会在新的工作表中输出回归分析的相关结果,如相关系数R^2、标准误差,以及X变量和截距的值,可以用来写一元回归方程。6.右边是线性拟合图,观察拟合效果,Excel可以用来进行回归分析,很容易得到分析结果。 但结果并不容易解读,以下是excel的简单解释,请注意加粗部分。 表1:多重R:相关系数R
R方:决定系数,又称拟合优度。 它是相关系数R的平方,也等于表2中的回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)。该值在0和1之间。越大,回归模型与实际数据的吻合程度越高。 。 当该值大于该值时,使用Excel进行相关分析。使用Excel进行回归分析。∎使用Excel计算描述性统计。∎使用函数计算描述性统计。∎使用描述性统计菜单项。1.使用函数计算描述性统计。
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