spss中回归分析实例求助,这样的R值F值T值可以继续做下去吗?
R^2=0.734F=80.181T=8.954sig=0.0001另外,F值和T值多少合适呢?我看其他做的时候F值300多,这两个值需要怎么判定他合适呢?...
R^2=0.734
F=80.181
T=8.954
sig=0.0001
另外,F值和T值多少合适呢?我看其他做的时候F值300多,这两个值需要怎么判定他合适呢? 展开
F=80.181
T=8.954
sig=0.0001
另外,F值和T值多少合适呢?我看其他做的时候F值300多,这两个值需要怎么判定他合适呢? 展开
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你好,F值和T值多少没有绝对的标准的。主要是看你的回归模型是否合理。在进行回归分析之后还要进行残差分析,看模型是否存在异方差,自相关,多重共线性等问题。若是存在异方差、自相关等问题,有可能会高估t值,F检验也会失效。所以单单看这个并不能下结论。如果你模型不存在违背基本假设的情况。那你所的出来的值是没有任何问题的。在实证分析中,R^2有0.734算不错了。因为在做宏观经济计量分析的时候,由于样本量的缺乏,以及数据记录等问题。难以保证有很高的拟合精度。最主要的是看是定量分析和定性分析是否相违背。(例如,一般情况下,销售量和销售价格是成反比的关系,但是你在回归分析时得到的结构是成正比的。那你就要注意了,要结合经济学的理论去分析你得到的结果是否合理。)
看了你的追问,你应该是想做主成分回归吧。主成分回归是先把所有指标做主成分分析,即提取主成分,然后利用主成分进行回归分析。这样做是可以的。另外你用SPSS做出来的是因子分析的结果,需要转化一下才能进行主成分回归。还有,据我做实例研究的经验,时间序列数据用来做因子分析是有待商榷的,需要进行一定的变换。
希望这个回答对你有用!
看了你的追问,你应该是想做主成分回归吧。主成分回归是先把所有指标做主成分分析,即提取主成分,然后利用主成分进行回归分析。这样做是可以的。另外你用SPSS做出来的是因子分析的结果,需要转化一下才能进行主成分回归。还有,据我做实例研究的经验,时间序列数据用来做因子分析是有待商榷的,需要进行一定的变换。
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R表示拟合优度,也就是说解释变量对被解释变量解释的程度,0.734的话基本上还可以。
t值基本上没问题, 1%应该都拒绝了,我记得5%好像才1点几。
F应该也没什么问题。
不知道spss在回归结果中会不会返回p值,如果有的话,每一个统计量后的p值如果能小于0.5就肯定没问题了。建议你好好看看。
t值基本上没问题, 1%应该都拒绝了,我记得5%好像才1点几。
F应该也没什么问题。
不知道spss在回归结果中会不会返回p值,如果有的话,每一个统计量后的p值如果能小于0.5就肯定没问题了。建议你好好看看。
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兄弟,在做回归分析的同时请备上一本计量分析。翻找出r,t,f值的计算公式,找到t、f检验的值,对比你算出来的值,看你的回归方式是否合理。在现实中R值这样是比较正常,在不知道你变量个数之前t、f不敢下定论
追问
变量有2个,经济与环境,样本是31个,经济和环境各选取了10个指标做综合因子得分,然后将综合因子得分做回归分析,不知这样行不?另外发现,用其他年份的综合因子得分做回归时,R方有些为0.6+,有些0.7+,还有的0.5+以及0.4+的都有,这说明不适合这样做还是什么呢?
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可以的 没有合适的标准
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