很多人都不知道SPSS回归分析结果怎么解读,那我们就一起来看看吧!
回归分析是科学研究领域最常用的统计方法,运用十分广泛,是探察变量之间的数量关系,并通过数学表达式来描述这种关系,进而确定一个变量或者几个变量对另一个变量的影响程度,要之其运用,首先下载打开spaa。
弹出对话框,填入想要验证的自变项(independent)和因变项(dependent),其他的选项用选择默认设置,因为其他选项只是用来更加精确地去优化模型。
接下来是结果分析:【Anova表】表示分析结果,主要看的是F和Sig值,一般sig<0.05被认为是系数检验显著,显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0,表明自变量可以有效预测因变量的变异,即有95%的把握结论正确。
最后看【模型汇总表】:R表示拟合优度,报告的时候报告调整后的R方,这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正,一般认为R方大于0.4表示模型是比较合理的,当然值越接近1表示模型越好,表中的结果就是表示模型比较合理!
名称 | 最新价 | 涨跌 |
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螺纹钢 | 3750 | - |
低合金板卷 | 4140 | -20 |
低合金中板 | 4020 | -10 |
螺旋管 | 4630 | -10 |
槽钢 | 4080 | - |
热镀锌卷 | 5140 | - |
冷轧卷板 | 13490 | - |
冷轧无取向硅钢 | 4800 | - |
焊丝 | 4600 | - |
钼铁 | 236000 | -6,500 |
低合金方坯 | 3600 | -10 |
铁精粉 | 1170 | +20 |
二级焦 | 2720 | - |
足金 | 716 | 0 |
中废 | 2060 | 0 |
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