1樓：匿名使用者
spss直接輸出結果的
用matlab做多元線性回歸的時候，怎麼得到檢驗回歸係數顯著性的t值
2樓：匿名使用者
對於x、y兩個正態總體的樣本，其t檢驗應使用ttest2()函式來檢驗假設。
[h,p,ci]=ttest2(x,y)
怎麼對多元線性回歸模型的回歸係數β做t檢驗和f檢驗
多元線性回歸 只有乙個解釋變數係數不能通過t檢驗，為什麼？如何處理？ 5
怎麼對多元線性回歸模型的回歸係數β做t檢驗和f檢驗
3樓：魏fanfan晨
可以選用工具spss，把資料輸好，執行就可以了。
怎麼從eviews回歸分析結果中看出有沒有顯著影響 10
4樓：空嵐沫
模型中解釋變數的估計值為-0.466102，標準差是0.069349,標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。
估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示回歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。
d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
5樓：九月
1、引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；f的p值，小於0.05的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關。
2、標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。
估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示回歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。
d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
擴充套件資料：
主要功能
引入了流行的物件概念，操作靈活簡便，可採用多種操作方式進行各種計量分析和統計分析，資料管理簡單方便。其主要功能有：
1、採用統一的方式管理資料，通過物件、檢視和過程實現對資料的各種操作；
2、輸入、擴充套件和修改時間序列資料或截面資料，依據已有序列按任意複雜的公式生成新的序列；
3、計算描述統計量：相關係數、協方差、自相關係數、互相關係數和直方圖；
4、進行t 檢驗、方差分析、協整檢驗、granger 因果檢驗；
5、執行普通最小二乘法、帶有自回歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、arch 模型估計法等；
6、對二擇一決策模型進行probit、logit 和gompit 估計；
7、對聯立方程進行線性和非線性的估計；
8、估計和分析向量自回歸系統；
9、多項式分布滯後模型的估計；
10、回歸方程的**；
11、模型的求解和模擬；
12、資料庫管理；
13、與外部軟體進行資料交換。
在回歸分析中,f檢驗和t檢驗各有什麼作用?
6樓：月似當時
f檢驗用來分析用了超過乙個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。t檢驗推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。
f檢驗對於資料的正態性非常敏感，因此在檢驗方差齊性的時候，levene檢驗,
bartlett檢驗或者brown–forsythe檢驗的穩健性都要優於f檢驗。
f檢驗還可以用於三組或者多組之間的均值比較，但是如果被檢驗的資料無法滿足均是正態分佈的條件時，該資料的穩健型會大打折扣，特別是當顯著性水平比較低時。但是，如果資料符合正態分佈，而且alpha值至少為0.05，該檢驗的穩健型還是相當可靠的。
若兩個母體有相同的方差（方差齊性），那麼可以採用f檢驗，但是該檢驗會呈現極端的非穩健性和非常態性，可以用t檢驗、巴特勒特檢驗等取代。
擴充套件資料
回歸分析是對具有因果關係的影響因素（自變數）和**物件（因變數）所進行的數理統計分析處理。只有當自變數與因變數確實存在某種關係時，建立的回歸方程才有意義。
因此，作為自變數的因素與作為因變數的**物件是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關係，以相關係數的大小來判斷自變數和因變數的相關的程度。
回歸**模型是否可用於實際**，取決於對回歸**模型的檢驗和對**誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗，且**誤差較小，才能將回歸方程作為**模型進行**。
正確應用回歸分析**時應注意：
①用定性分析判斷現象之間的依存關係；
②避免回歸**的任意外推；
③應用合適的資料資料。
7樓：匿名使用者
一元線性回歸裡t檢驗和f檢驗等價，但在多元線性回歸裡，t檢驗可以檢驗各個回歸係數顯著性，f檢驗用來檢驗總體回歸關係的顯著性。
t檢驗常能用作檢驗回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歸關係的顯著性。各解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著的線性關係，並不意味著每乙個解釋變數分別對被解釋變數有顯著的線性關係。
在一般情形下,t檢驗與f檢驗的結果沒有必然聯絡;但當解釋變數之間兩兩不相關時,若所有解釋變數的係數均通過t檢驗,那麼回歸方程也能通過f檢驗。
如何用matlab非線性回歸分析
把y x a兩邊取bai對數,就有log y a log x 如果將log y 看成 du是log x 的函zhi數,那麼它們是dao線性的.這時回是方程的個數是10000個,而未知數答是1個 a 這可以用matlab的矩陣除法求解矛盾方程 用的是最小二乘法 下面是乙個例子,我以a 1.45產生一套...
如何利用spss多元線性回歸分析來進行定性變數的分析操作
1 資料錄入spss並且處理好。2 分析 回歸 線性。3 選擇自變數和因回變數到對應的框，如下圖答。5 控制變數放進來，如下圖。6 結果都會有兩個模型，可以對比控制變數放進來之後的各指標變化，一般看r放和係數表，如下圖。1 第一步，將資料輸入到spss中，並進行了良好的處理，請回參考下圖操作 答 2...
多元線性回歸中能計算Wald值和OR值嗎
就是說這些引數都相等。第一幅圖原假設是c2 c3，然後3個檢驗測試結果的p值都遠遠大於0.05，那麼無法否定原假設，認為c2 c3.下面的都同理，你的p值都在0.5附近，大得很。每幅圖的第二個表是告訴你均值和標準差的，如此可以算95 置信區間。logistic回歸裡才有wald值即z值的平方，以及o...