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用spss做回归分析时,r方小于0.5可行吗?
如题所述
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推荐答案 推荐于2018-04-06
r方偏小，理论上是不合理的，但很难说是否可行，因为这不是检验回归方程的唯一标准，建议结合
F检验
和T检验来确定。
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相似回答
r方小于0.5
怎么办
答：
r方小于0.5的话自变量不需要纳入回归方程
。相关系数r在回归分析中的作用主要有两点：1、判断自变量与因变量的关系，以确定该自变量有没有纳入回归方程的必要（如果是一元回归，就是有没有做回归分析的必要）。一般情况下，如果R低于±0.5，则这个自变量不需要纳入回归方程。2、用回归分析预测，对实际值...
关于
spss回归分析
的问题?
答：
1、
R方
值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要
小于
0.05，F和t的显著性都是0.05。2、F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0．05
，回归分析
在科学研究领域是...
如果
用SPSS回归分析的时候,R
值不是很大,大概
0.5
~0.8的样子,那下面的t...
答：
可以的
，R要求大于0.4才能预测
毒力
回归分析,用spss分析
数据,拟合优度、自由度、P值应该在什么范围分析...
答：
只要p<0.05的就可以用了
，拟合优度R的平方是越大越好，但没有具体的标准。自由度和模型评价关系不大。
SPSS回归分析
的
R方
、 F值、 t值分别是什么意思啊?
答：
还有19%是不能够解释的。2、F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看它拟合的方程有没有意义。3、t值是对每一个自变量（logistic
回归
）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义。
R方
值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要
小于
0.05，F和t的显著性都是0.05。
在
用SPSS做
一个线性
回归分析,
结果如图
,R方
很低,但是显著性都还可以...
答：
但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。
R方
和调整后的R方是对模型拟合效果的描述，调整后的R方更准确，即自变量对因变量的解释率为27.8%，T为各自变量是否有显著影响的检验，具体的显著性仍然取决于随后的P值，如果p值< 0.05，则自变量影响显著。
spss
线性拟合出来的系数一定要显著性水平低于0.01或0.05,这样模型才有...
答：
在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程之间的最小平方函数对一个或多个自变量或因变量之间关系进行建模的一种
回归分析
。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。在统计学中，线性回归(Linear ...
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回归分析中r和R²
回归方程r的平方是什么意思
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