1樓：匿名使用者
我們的處理方式是將需要的資料利用迴歸求出來，然後根據公式計算統計誤差值
還有一種方法就是用求標準差的方法，來求得ssr和sst.
計算公式如下：
估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標，主要用來衡量回歸方程的代表性。
作用：①它可以說明迴歸方程的理論值代表相應實際值的代表性大小;
②它可以說明以迴歸直線為中心的所有相關點的離散程度;
③它可以反映供單垛竿艹放訛蝨番僵兩變數之間相關的密切程度;
④它可以表明迴歸方程實用價值的大小。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。
迴歸估計的標準誤差怎麼計算： 計算公式如下:估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標,主要用來衡量回歸方程的代表性...
eviews中最小二乘估計分析結果去掉判定係數,調整判定係數,迴歸標準差,t值,f值,判斷係數怎麼求...： 你說的是不是可決係數r^2 eviews結果裡面直接就有啊t和 f結果也有啊~~
請問迴歸分析中的標準差怎麼計算?公式是什麼?公式中平均值是因變數的實際值平均還是估計值平均?：
如果你是江蘇高中生,建議你去看一下選修2-3的書的94頁,在那上面,你可以找到,祝學習愉快!
統計學中有關估計標準誤差的一個疑問,請教各位大神給解答下。如果估計標準誤差s=0,為什麼不能說明全部...： 統計學中有關估計標準誤差的一個疑問,請教各位大神給解答下。
如果估計標準誤差s=0,為什麼不能說明全部...
spss的非線性迴歸分析中引數估計值的標準誤是如何計算的?具體的公式是什麼?： 這個不用問spss,直接看統計學教材就可以的
常見問題：
迴歸分析中計算的估計標準誤差就是因變數的標準差,對不對?
答： 不對 不只是因變數
2樓：夙寄竹苑嫣
迴歸係數
regression
coefficient
在迴歸方程中表示自變數x
對因變數y
影響大小的引數。
迴歸係數越大表示x
對y影響越大，正迴歸係數表示y
隨x增大而增大，負迴歸係數表示y
隨x增大而減小。
迴歸方程式^y=bx+a中之斜率b,稱為迴歸係數,表x每變動一單位,平均而言，y將變動b單位。
spss迴歸係數表中的標準誤差（std error）的計算公式 50
3樓：匿名使用者
你可以使用spssau進行分析，網頁就可以使用spssau，非常簡單 方便而且有智慧文字分析。標準誤應該是b值除以t值。
求如何用spss計算迴歸係數的標準誤差？？？
4樓：楊必宇
假設有p個自變數，每個變數都有n組資料。首先定義一個x變數矩陣，即一個n*(p+1)階矩陣。然後需要求出x的轉置矩陣x'，可以用選擇性黏貼裡的轉置，也可以用轉置函式。
然後進行矩陣乘法計算，求出x'*x，用mmult函式。
然後再對求出的「x'*x」進行逆矩陣求解，即要求出（x'*x）^-1，用minverse(）函式，然後逆矩陣中對角線上的值開根號再乘以rmse（均方根誤差或者叫回歸標準差）就是每個迴歸引數的標準誤差std error了。
擴充套件資料：
相關係數與迴歸係數：
a 迴歸係數大於零則相關係數大於零。
b 迴歸係數小於零則相關係數小於零。
（它們的取值符號相同）
2、迴歸係數：由迴歸方程求導數得到，
所以，迴歸係數》0，迴歸方程曲線單調遞增；
迴歸係數<0，迴歸方程曲線單調遞減；
迴歸係數=0，迴歸方程求最值（最大值、最小值）。
spss由美國斯坦福大學的三位研究生norman h. nie、c. hadlai (tex) hull 和 dale h.
bent於2023年研究開發成功，同時成立了spss公司，並於2023年成立法人組織、在芝加哥組建了spss總部。
ibm公司宣佈將用12億美元現金收購統計分析軟體提供商spss公司。如今spss的最新版本為25，而且更名為ibm spss statistics。迄今，spss公司已有40餘年的成長曆史。
5樓：匿名使用者
有以上功能的啊
我們的處理方式是將需要的資料利用迴歸求出來，然後根據公式計算統計誤差值
還有一種方法就是用求標準差的方法，來求得ssr和sst.
計算公式如下：
估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標，主要用來衡量回歸方程的代表性。
作用：①它可以說明迴歸方程的理論值代表相應實際值的代表性大小;
②它可以說明以迴歸直線為中心的所有相關點的離散程度;
③它可以反映供單垛竿艹放訛蝨番僵兩變數之間相關的密切程度;
④它可以表明迴歸方程實用價值的大小。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。
迴歸估計的標準誤差怎麼計算： 計算公式如下:估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標,主要用來衡量回歸方程的代表性...
eviews中最小二乘估計分析結果去掉判定係數,調整判定係數,迴歸標準差,t值,f值,判斷係數怎麼求...： 你說的是不是可決係數r^2 eviews結果裡面直接就有啊t和 f結果也有啊~~
請問迴歸分析中的標準差怎麼計算?公式是什麼?公式中平均值是因變數的實際值平均還是估計值平均?：
如果你是江蘇高中生,建議你去看一下選修2-3的書的94頁,在那上面,你可以找到,祝學習愉快!
統計學中有關估計標準誤差的一個疑問,請教各位大神給解答下。如果估計標準誤差s=0,為什麼不能說明全部...： 統計學中有關估計標準誤差的一個疑問,請教各位大神給解答下。
如果估計標準誤差s=0,為什麼不能說明全部...
spss的非線性迴歸分析中引數估計值的標準誤是如何計算的?具體的公式是什麼?： 這個不用問spss,直接看統計學教材就可以的
常見問題：
迴歸分析中計算的估計標準誤差就是因變數的標準差,對不對?
答： 不對 不只是因變數
6樓：
可以直接呼叫系統的模組功能。
7樓：匿名使用者
如果你會迴歸分析的話，在迴歸分析的輸出吧，迴歸係數**中 其中就包括了迴歸係數的標準誤差
spss進行線性迴歸分析時,相關係數都符合,但是顯著性不符合,如何調整
8樓：匿名使用者
線性迴歸時候，相關係數只是表明了各個係數之間的相關程度。但是自變數對因變數不顯著的話，可能存在多重共線性、資料存在異常值、異方差的問題。
1、自變數存在共線性問題
在進行線性迴歸分析時，很容易出現自變數共線性問題，通常情況下vif值大於10說明嚴重共線，vif大於5則說明有共線性問題。當出現共線性問題時，可能導致迴歸係數的符號與實際情況完全相反，本應該顯著的自變數不顯著，本不顯著的自變數卻呈現出顯著性。
解決方法：手動移除出共線性的自變數，先做下相關分析，如果發現某兩個自變數x（解釋變數）的相關係數值大於0.7，則移除掉一個自變數（解釋變數），然後再做迴歸分析。
逐步迴歸法，讓軟體自動進行自變數的選擇剔除，逐步迴歸會將共線性的自變數自動剔除出去。
2、資料存在異常值，如果資料中存在極端異常值，會導致資料偏移對分析結果產生嚴重影響。如果迴歸分析出現各類異常，可通過比如描述分析、箱線圖、散點圖等方法，找出並處理掉異常值後再做分析。
解決方法：檢視資料中是否有異常值，可通過箱線圖、散點圖檢視，剔除異常值可通過spssau「異常值」功能進行剔除。
3、異方差，如果模型存在明顯的異方差性，會影響迴歸係數的顯著情況，得到的迴歸模型是低效並且不穩定的。
解決方法：儲存殘差項，將殘差項分別與模型的自變數x或者因變數y，作散點圖，檢視散點是否有明顯的規律性。如果有明顯的異方差性，建議重新構建模型，比如對y取對數後再次構建模型等。
如果排除了這些原因還是不顯著，那麼基本說明該變數對被解釋變數無顯著影響。
擴充套件資料
在做實證就是做迴歸等等方法的時候，一般就看中三點，一是相關係數，看因變數和自變數是否相關。二是擬合優度（r平方），看回歸方程擬合的好不好，一般0.8以上就算擬合的比較好了。
三是自變數的係數對於因變數是否顯著啦，p值小於0.05就說明自變數對於因變數是顯著的。如果自變數的p值都比0.
05大，那就說明自變數對於因變數是不顯著的，這個自變數就沒什麼意義，所以如果變數比較多的情況下，還是做一下逐步迴歸。
如果變數比較少，做逐步迴歸就會導致最後有可能只剩下一個變數。逐步迴歸就是一個模型優化的過程，更加能解釋自變數和因變數之間的關係，一般迴歸之後效果不好都要逐步迴歸來優化線性模型的。
9樓：匿名使用者
你是想調整資料呢還是想調整什麼呢？
線性迴歸時候，相關係數只是表明了各個係數之間的相關程度。但是自變數對因變數不顯著的話，只能說明自變數多因變數影響不大，可以考慮換其他的跟因變數關係更加大的變數。或者在自變數多的情況下，用逐步迴歸的方法，提取出與因變數相關最大的自變數。
spss中迴歸分析結果解釋，不懂怎麼看
10樓：中子
首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對迴歸係數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著，顯著的意思就是你的迴歸係數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效**因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
迴歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行迴歸的所有自變數的迴歸係數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效**因變數，這個在寫資料分析結果時一般可以不報告
然後看係數表，看標準化的迴歸係數是否顯著，每個自變數都有一個對應的迴歸係數以及顯著性檢驗
最後看模型彙總那個表，r方叫做決定係數，他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例，代表迴歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的r方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的一個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，r方也會變大，調整後的r方是對較多自變數的懲罰），r可以不用管，標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關
希望對您有用
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您直接將回歸係數除以標準誤，就能得到t值，所求得之t值可查t值表，以確定是否顯著，即p值是否小於0.1 10 0.05 5 或0.01 1 另，有一個粗略判斷的方法。當您的資料超過30筆以上，根據 極限定理，t值結果會近似於z值，則所求之t值只要大於1.96 或小於 1.96 就代表p值達到5 的顯...
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