1樓：中地數媒
迴歸係數的顯著性檢驗相當於檢驗相應的xi對h是否起作用。依據試驗觀測值按（5.15）式計算t值，按給定的顯著水平α查得tα/2（m-n-1），然後對計算的t值和查得的tα/2進行比較確定其顯著性。
水分在季節性非飽和凍融土壤中的運動
式中，cjj為矩陣a的逆矩陣主對角線上的元素。
如果水分在季節性非飽和凍融土壤中的運動
則認為x對h的影響顯著；如果
水分在季節性非飽和凍融土壤中的運動
則認為x對h的影響不顯著。
根據試驗觀測值計算的t值和給定顯著水平α=0.05查得tα/2的值見表5-2。由表5-2中兩者的比較可知，三變數的兩種模型中的變數對h值的影響是顯著的。
四變數模型中第四個變數的t值小於tα/2=1.96，表明入滲水水溫對土壤入滲能力的影響不顯著。
2樓：miss西瓜頭
迴歸係數（regression coefficient）在迴歸方程中表示自變數x 對因變數y 影響大小的引數。迴歸係數越大表示x 對y 影響越大，正迴歸係數表示y 隨x 增大而增大，負迴歸係數表示y 隨x增大而減小。例如迴歸方程式y=bx+a中，斜率b稱為迴歸係數，表示x每變動一單位，平均而言，y將變動b單位。
對於迴歸係數的解釋，需要從線性迴歸模型當中來定義。
線性迴歸模型是一種特殊的線性模型。若變數y與變數
的關係表示為
，且稱f(x)為y對x的迴歸，f(x)稱為迴歸函式。通常在正態分佈情形，若f(x)是x的線性函式
，此時稱為線性迴歸，
稱為迴歸常數，
稱為迴歸係數（regression coefficient）。取y為n個觀測，得觀測值向量
，表示為如下模型：
其中1是座標全為1的向量，
為n階單位陣，記
，且假定
這個矩陣的秩為p+1，而記
最小二乘估計
迴歸係數的最小二乘估計（least square estimator of regression coefficient）簡稱ls估計。引數估計的一種方法。線性迴歸模型中，未知引數β的最小二乘估計為滿足
的β。可知β是方程
的解。此方程稱為正規方程。由於線性迴歸模型中，x矩陣列滿秩，故β可解除，記為
迴歸係數顯著性檢驗（significant test of regression coefficient）是檢驗某些迴歸係數是否為零的假設檢驗。考慮線性迴歸模型
不失一般性，可假定要檢驗後k個（1≤k≤p）迴歸係數是否為零，即
。一般用f統計量
去檢驗，這裡
是上述模型的殘差平方和，
為假定後k個係數為零時（即少了k個自變數）的模型的殘差平方和。用f檢驗有許多優良性，在這方面，中國統計學家許寶騄早期做了許多工作，後來美籍羅馬尼亞數學家瓦爾德（wald，a.）發展了他的工作
3樓：匿名使用者
迴歸係數顯著性檢驗（significant test of regression coefficient）是檢驗某些迴歸係數是否為零的假設檢驗。考慮線性迴歸模型
不失一般性，可假定要檢驗後k個（1≤k≤p）迴歸係數是否為零，即。一般用f統計量
去檢驗，這裡是上述模型的殘差平方和，為假定後k個係數為零時（即少了k個自變數）的模型的殘差平方和。用f檢驗有許多優良性，在這方面，中國統計學家許寶騄早期做了許多工作，後來美籍羅馬尼亞數學家瓦爾德（wald，a.）發展了他的工作。
[1]理解1、相關係數與迴歸係數：
a 迴歸係數大於零則相關係數大於零
b 迴歸係數小於零則相關係數小於零
（它們的取值符號相同）
2、迴歸係數：由迴歸方程求導數得到，
所以，迴歸係數》0，迴歸方程曲線單調遞增；
迴歸係數<0，迴歸方程曲線單調遞減；
迴歸係數=0，迴歸方程求最值（最大值、最小值）。
迴歸係數顯著性比較
4樓：匿名使用者
比較的標準是與顯bai著性du平比較。一般顯著zhi性水平是給定的dao。常用的顯著性內水平有三種，容0.
1,0.05，0.01.
spss中最喜歡的是0.05.
在這個表中，顯著性看sig那列，如果這列的值小於0.05，就代表係數顯著，按照這個標準，你的結果裡面沒有一個是顯著地！
建議先做一下相關分析
怎麼實現兩個線性方程中迴歸係數差異顯著性檢驗
5樓：du_雨欣
？為此，我總結了迴歸係數 的比較方法，如下。 迴歸係數的比較通常可以分為兩類，線性迴歸模型迴歸係數比較和非線性迴歸模型迴歸係數比較。
我們先談談線性迴歸模型迴歸係數比較，而本帖只針對上面的文獻講解兩組迴歸係數之間的比較。多組線性迴歸模型的迴歸係數比較與兩組之間比較類似，只是多了幾個虛變數，而非線性迴歸系統比較則使用的是殘差平方和簡化測驗(sum of square reduction test, ssrt)，你可以參考”不同株型小麥幹物質積累與分配對氮肥響應的動態分析“。 我們虛構
迴歸引數的顯著性檢驗(t檢驗)和迴歸方程的顯著性檢驗(f檢驗)的區別是什麼?
6樓：樓上叫的外賣
t檢驗常能用作檢驗迴歸方程中各個引數的顯著性，而f檢驗則能用作檢驗整個回回歸關係的顯著性。答各解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著的線性關係，並不意味著每一個解釋變數分別對被解釋變數有顯著的線性關係。
怎樣檢驗迴歸係數的顯著性？
一，首先算出不同分佈所對應的待定值a
二，然後根據分佈值表查出在不同的顯著性水平下的值a1二，比較二者的大小就可判斷：如果前者大則拒絕反之接受。
關於多元線性迴歸模型的顯著性檢驗
7樓：匿名使用者
這句話分兩種情況
bai考慮，第一，du在一元線性zhi
迴歸的情況下，由於只有dao一個係數
版需要檢驗，所以回權歸方程的f檢驗與係數的t檢驗的結果是一直的。第二，在多元線性迴歸的情況下，方程總體的線性關係檢驗不一定與迴歸係數檢驗結果一致。通常的情況是，方程的總體線性關係是顯著的，但是某個變數的影響卻並不顯著。
因為，方程總體的線性關係顯著性f檢驗的備擇假設是估計引數不全為0，所以當某個引數的t檢驗通過（即拒絕零假設，引數不為0），則很可能影響到總體線性檢驗拒絕零假設。
8樓：豬豬最愛牛牛
不對呀~~~就是控制變數滴問題啦~~~~
spss多元非線性迴歸方程，方程已經得到，如何檢驗方程的顯著性和迴歸係數的顯著性，求大神告知！非常感謝
9樓：呂秀才
你在計算求得非線性迴歸方程的過程中 就會得出 顯著性和迴歸係數這些的
10樓：匿名使用者
看sig啊
小於0。05
11樓：匿名使用者
可以在regression裡面操作
在SPSS做經回歸性分析對回歸係數行t檢驗時，下邊這個對不
f是對建立的回歸方程做檢驗，這裡f值是126.502，相應的顯著性概率小於0.001 邊上的sig顯示是0.00，並不能說明是0，因為只顯示小數點後三位，可能第四位不是0 所以即使顯著性水平取0.01，方程也能通過顯著性檢驗，即認為方程是顯著的，所有自變數對響應變數有顯著的解釋能力。上面的f檢驗只是...
直線回歸方程和回歸截距回歸係數的統計意義
直線回歸方程 當兩個變數x與y之間達到顯著地線性相關關係時，應用最小二乘法原理確定一條最優直線的直線方程y a bx，這條回歸直線與個相關點的距離比任何其他直線與相關點的距離都小，是最佳的理想直線。回歸截距a 表示直線在y軸上的截距，代表直線的起點。回歸係數b 表示直線的斜率，他的實際意義是說明x每...
spss顯著性檢驗的表看不懂求大神
根據f值判斷。spss輸出的 中 f 即樣本的計算結果。之後考慮顯著性檢驗的臨界值 和f統計量的自由度，在f檢驗表中查詢f的臨界值 下表是 0.1的f臨界值表，如果 設定為0.05或0.01則應查詢對應的f檢驗表 最後，將spss計算出的f值與f臨界值比較，若大於臨界值則可以說在 的意義下結果顯著，...