1樓：豁達又不懈丶典範
一元線性迴歸分析念察的顯著性檢驗根本目的是：迴歸仔拆茄分析就是要找出乙個顫啟皮數學模型y=f(x)，使得從x估計y可以用乙個函式式去計算。從兩個相關變數中的乙個變數去茄差估計另乙個變數，被估計的變數，稱因變數，可設為y；估計出的變數，稱自變御派量，設為x。
模型的檢驗1、經濟意義檢驗：就是根據模型中各個引數的經濟含義，分析各引數的值是否與分析物件的經濟含義相符。2、迴歸標準差檢驗旁遊。
3、擬合優度檢驗。4、迴歸係數的顯著性檢驗。
2樓：存場歲
多元線性迴歸模型與一元線性迴歸模型一樣，在計算出迴歸模型之後，要對模型進行各種檢驗。多元線性迴歸模型的檢驗方法有：判定係數檢驗（r檢驗），迴歸大早係數顯著性檢驗（t檢驗），回清或歸方程顯著性檢驗（f檢驗）。。
迴歸方程的顯著性檢驗是檢驗所有自變數作為乙個整體與因變數之間是否有顯著的線性相關關係。顯著性檢驗是通過f檢驗進行的。f檢驗值的計算公式是：
f（k，n－k－1）=多元迴歸方程的顯著性檢驗與一元迴歸方程類似，在此也不再贅述。迴歸方程的顯著性檢驗未通過可能是選擇自變數時漏掉了重要的賀並影響因素，或者是自變數與因變數間的關係是非襲併線性的，滾正雀應重新建立**模型。m元線性迴歸模型：
bmxm+c成為m元線性拍拍跡迴歸。
**性迴歸分析中，若檢驗的結果為不顯著，可能原因是什麼
3樓：小溪趣談電子數碼
1、殘差均方大。包括測量誤差大，模型外有顯著因子，誤差自相關，或者真實不顯著項未併入殘差均方中。
2、共線性。方差膨脹因子太大。
3、該因子取值範圍或波動範圍太小，導致效應小。
4、模型外因子與該因子存在互動作用，把因子效應抵消。
5、該自變數因子存在測量誤差，或記錄與實際不符。
6、未做殘差診斷，違反穩定，正態，獨立，等方差假設，或有異常值未處理。
7、資料太少或抽樣量太小，偶然性導致的。
8、手動計算錯誤。
4樓：小袋學長
說明這個變數與因變數本來就不相關。
線性迴歸是利用數理統計中迴歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x+e，e為誤差服從均值為0的正態分佈。
迴歸分析中，只包括乙個自變數和乙個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種迴歸分析稱為一元線性迴歸分析。如果迴歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，則稱為多元線性迴歸分析。
線性迴歸中，資料使用線性**函式來建模，並且未知的模型引數也是通過資料來估計。這些模型被叫做線性模型。最常用的線性迴歸建模是給定x值的y的條件均值是x的仿射函式。
不太一般的情況，線性迴歸模型可以是一箇中位數或一些其他的給定x的條件下y的條件分佈的分位數作為x的線性函式表示。像所有形式的迴歸分析一樣，線性迴歸也把焦點放在給定x值的y的條件概率分佈，而不是x和y的聯合概率分佈（多元分析領域）。
線性迴歸是迴歸分析中第一種經過嚴格研究並在實際應用中廣泛使用的型別。這是因為線性依賴於其未知引數的模型比非線性依賴於其未知引數的模型更容易擬合，而且產生的估計的統計特性也更容易確定。
以上內容參考：百科-線性迴歸。
5樓：黃鑫
根據最小二乘法得到的引數以及引數的方差的表示式，可以得到引數不顯著的原因可能是：①樣本不夠大或x的變異不夠。②x之間有多重共線性，導致引數的方差變得很大。
隨機誤差項存在異方差或自相關，並且在這前提下繼續使用ols進行估計。
關於多元線性迴歸模型的顯著性檢驗
6樓：網友
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乙個係數。
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。
7樓：豬豬最愛牛牛
不對呀~~~就是控制變數滴問題啦~~~
多元線性迴歸的顯著性檢驗有哪些步驟？
8樓：悠悠昊天之澤
迴歸係數b1的顯著性檢驗。
檢驗x 與 y 之間是否具有線性關係，或者說，檢驗自變數 x 對因變數 y 的影響是否顯著。
在一元線性迴歸中，等價於迴歸方程的顯著性檢驗。
對於多元線性迴歸分析，迴歸方程的顯著性檢驗檢驗了模型總體的自變數和因變數之間的線性關係是否顯著，而回歸係數的顯著性檢驗則檢驗了每乙個自變數前面的迴歸係數對因變數 y 的影響是否顯著。
迴歸係數顯著性檢驗的步驟—t檢驗。
總平方和(sst)
反映因變數的 n 個觀察值與其均值的總離差。
迴歸平方和(ssr)
反映自變數 x 的變褲枝豎化對因變數 y 取值變化的影響，或者說，是由於 x 與 y 之間的線性關係引起的 y 的取值變化，也稱為可解釋的平方和。
殘差平方和(sse)
反映除 x 以外的其他因素對 y 取值的影響，也稱為不可胡大解釋的平方和或剩餘平方和。
樣本決定係數（判定係數 r2 ）
迴歸平方和佔總離差平方和的比例。
迴歸方程的顯著性檢驗 （線性關係的檢驗 ）
檢驗自變數和因變數之間的線性關係是否顯著。
具體方法是將回歸離差平方和(ssr)同剩餘離差平方和(sse)加以比較，應用f檢驗來分析二者之間的差別是否顯著。
多元線性迴歸模型中變數顯著性檢驗的作用是什麼
9樓：網友
多元線性迴歸的顯著性檢驗包含所有自變數與因變數。
迴歸方程的顯著性檢驗，即檢驗整個迴歸方程的顯著性，或者說評價所有自變數與因變數的線性關係是否密切。能常採用f檢驗，f統計量的計算公式為：
根據給定的顯著水平a,自由度(k,n-k-1)查f分佈表，得到相應的臨界值fa，若f>fa，則迴歸方程具有顯著意義，迴歸效果顯著；f擴充套件資料：建立多元性迴歸模型時，為了保證迴歸模型具有優良的解釋能力和**效果，應首先注意自變數的選擇，其準則是：
1)自變數對因變數必須有顯著的影響，並呈密切的線性相關；
2)自變數與因變數之間的線性相關必須是真實的，而不是形式上的；
3)自變數之間應具有一定的互斥性，即自變數之間的相關程度不應高於自變數與因變數之因的相關程度；
4)自變數應具有完整的統計資料，其**值容易確定。
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?
10樓：手機使用者
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迴歸關係的顯著性。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。
11樓：網友
t檢驗是對單個變數係數的顯著性檢驗。
f檢驗是對整個模型的擬合優度檢驗，即所有變數對被解釋變數的顯著性檢驗。
12樓：網友
應用迴歸方程進行**和分析需要注意哪些問題。
用SPSS進行多元迴歸分析之前必須進行資料標準化處理嗎
不需要的，直接進行分析 不是必須進行 標準化處理 在用spss做多元線性迴歸時，需不需要將資料標準化？用標準化的資料和原始資料做出來的結果是不是不一樣？不需要進行標準化 spss迴歸分析的結果本身就會給出一個經過標準化的迴歸係數 標準化之後的資料 做出來就沒有常數項的 在選項中選擇beta就可以啦 ...
多元迴歸分析和迴歸分析有什麼區別
方差分析與迴歸分析是有聯絡又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各變數對結果的影響程度的定性關係，從而剔除對結果影響較小的變數，提高試驗的效率和精度。而回歸分析是研究變數與結果的定量關係，得出相應的數學模式。在迴歸分析中，需要對各變數對結果影響進行方差分析，以剔除影響不大的變數，提高迴歸分析的有效...
多元迴歸模型與一元線性迴歸有何區別？
多元線性迴歸模型與一元線性迴歸模型區別表現在如下幾個方面 一是解釋變數的個數不同 二是模型的經典假設不同，多元線性迴歸模型比一元線性迴歸模型多了個 解釋變數之間不存 性相關關係 的假定 三是多元線性迴歸模型的引數估計式的表達更為複雜。多元線性迴歸模型，multivariable linear reg...