回归分析结果怎么分析(回归分析结果怎么分析Excel中)

回归分析结果怎么分析

从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。对这些关系式的可信程度进行检验。

在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

扩展资料

回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。若各个自变量可以由人工控制或易于预测，而且回归方程也较为符合实际，则应用回归预测是有效的，否则就很难应用。

为使回归方程较能符合实际，首先应尽可能定性判断自变量的可能种类和个数，并在观察事物发展规律的基础上定性判断回归方程的可能类型；其次，力求掌握较充分的高质量统计数据，再运用统计方法，利用数学工具和相关软件从定量方面计算或改进定性判断。

参考资料来源：百度百科-回归分析法

参考资料来源：百度百科-回归分析

如何多元回归结果分析 excel

多元回归的分析流程和一元回归的流程基本一致，原理也大致相同。

1、在建立回归方程后，先要进行统计分析；

2、考察建立的模型是否效果显著，记录回归效果的度量结果；

3、考察各个自变量效应是否都显著，然后进行残差分析。

4、这些分析的结果归纳起来，就是综合考虑并判断：

（1）模型与数据拟合得则么样？

（2）是否模型还有改进的余地？

5、修改模型后，要再次进行回归分析；

6、模型满意之后，还要再考虑数据中是否有与模型有较大偏差的点（异常点或强影响点）。

7、如果有这些点，需要考虑如何处置，通常需要重新检查这些点的来源和有效性。

以下是针对excel提供的多元回归分析的结果的说明演示：

如何多元回归结果分析 excel

多元回归的分析流程和一元回归的流程基本一致，原理也大致相同。

1、在建立回归方程后，先要进行统计分析；

2、考察建立的模型是否效果显著，记录回归效果的度量结果；

3、考察各个自变量效应是否都显著，然后进行残差分析。

4、这些分析的结果归纳起来，就是综合考虑并判断：

（1）模型与数据拟合得则么样？

（2）是否模型还有改进的余地？

5、修改模型后，要再次进行回归分析；

6、模型满意之后，还要再考虑数据中是否有与模型有较大偏差的点（异常点或强影响点）。

7、如果有这些点，需要考虑如何处置，通常需要重新检查这些点的来源和有效性。

SPSS回归分析结果解读

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！

回归分析结果怎么分析(回归分析结果怎么分析Excel中)

多元回归分析结果怎么分析

线性回归分析操作

1、依次点击“分析——回归——线性

2、将“训练比赛满意感”纳入“因变量”；将成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊放入“自变量”；方法选择“输入”

3、点击“统计” 默认选项“估算值”；“模型拟合”；另选择“durin waston(德宾-沃森)和“描述”。设置完后，点击“继续”。

4、在弹出“线性回归：图”对话框中将 “*ZRESID”（标准化残差）放入Y轴中，将“*ZPRED”（标准化预测值）放入X轴中，勾选“直方图”和“正态概率图”，单击“继续”。点击“确定”。

5、点击“保存”后勾选预测值的“未标准化”和“残差的未标准化”。

SPSS回归分析结果该怎么解释，越详细越好

对模型整体情况进行分析：包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。

回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05，说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告。

分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。

回归分析研究的主要问题是：

（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；

（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；

（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；

（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。

以上内容参考：百度百科-回归分析

spss线性回归分析结果解读是什么？

spss线性回归分析解读结果。

一般来说线性回归分析报告包含以下三个方面。

一、模型摘要，摘要告诉我们模型的拟合性如何。

二、方差分析，方差分析的本质是检测r平方是否显著大于零。

三、回归分析，回归系数表格列出了输出模型的偏回归系数估计值，非标准化系数表示各变量的拟合系数。

纳入那些自变量进行回归预测是由研究者根据专业和经验结合统计结果决定。而不是单单根据统计结果决定，当自变量较多需要筛选自变量时，不同的筛选方法，也会得到不同的结果。

spss发展历程

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H.Nie、C.Hadlai(Tex) Hull和Dale H.Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。