1樓：大大大智
要檢視指數迴歸模型的結果和診斷資訊，可以按照以下備鍵搜步驟進行：
1. 在spss中，執行指數迴歸分析並獲得結果。
2. 在輸出視窗中，找到「迴歸係數」**，該**將顯示每個自變數的係數、標準誤、置信區間和顯著性值。
3. 在同一輸出視窗中，您還可以找到「模型擬合資訊」**，該**將顯示擬合優度、殘差平方和和調整後的r平亮巖方等統計量。
4. 如果需要檢視診斷圖，可以單擊輸出視窗中的「散點圖」選項卡，然後選擇「擬合殘差-**值圖」或「正態概率圖」。
5. 在「擬合殘差-**值圖」中，您可以檢視殘差與**值的關係。如果殘差隨仿歷**值的變化而變化，則說明模型可能存在問題。
6. 在「正態概率圖」中，您可以檢視殘差是否遵循正態分佈。如果資料點不均勻地分佈在一條直線上，則說明殘差可能不服從正態分佈。
請注意，以上步驟適用於spss的大多數版本，但不同版本可能會有所不同。在檢視和解釋指數迴歸模型結果時，需要具備一定的統計分析知識和經驗。建議在解釋結果時，同時考慮係數、顯著性水平、擬合優度、殘差等多個方面的資訊。
2樓：小葉lao歌
在spss中，指唯芹數迴歸模型可以通過以下步驟進行分析：
1. 開啟spss軟體，並匯入資料集。
2. 選擇「迴歸」選單，然後選擇「指數迴歸」。
3. 在「指數迴歸」對話方塊中，選擇因變數和自變數，並選擇指數迴歸模型。
4. 點選「統計資訊」按鈕，可以檢視各項統計指標，如r方值、調整r方值、標準誤差等。
5. 點選「圖形」按鈕，可以檢視殘差圖、正態概率圖等。
6. 點選「確定」按鈕，分弊山中析結果將以**形式呈現。
通過觀察r方值、殘差圖等指標，可以初步判斷指數迴歸模型的擬合程度和**效果。需要注意的是，指數迴歸模型通常適用於自變數和因變數之間的非線性關係，但對於過於複雜的關係，可能需要使用其他迴歸模型進行分租山析。
怎樣判斷spss迴歸係數在什麼水平上顯著？
3樓：
看最後一列的sig(顯著性水平)，越小越顯著，教科書一般預設小於就顯著，大於就不顯著。
spss線性迴歸分析結果怎麼看
4樓：郭中學長
先看anova表，主要看的是f和sig值，再看模型彙總表：r表示擬合優度。
一般sig小於零點零五被認檔遲為是係數檢驗顯著，顯著的行培李意思就是你的迴歸係數的絕對值顯著大於零，表明自變數可以有效**因變數的變異，即有百分之九十五的把握結論正確。r這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的乙個矯正，一般認為r方大於零點四表示模型是比較合理的，當然值越接近1表示模型越好，表中的結果就是表示模型比較合理。
看回歸分析的方法：
迴歸分析是科學研究領域最常用的統計方法，運用十分廣泛，是探察變數之間的數量關係，並通過數學表示式來描述這種關係，進而確定乙個變數或者幾個變中拿量對另乙個變數的影響程度，要之其運用。<>
spss線性迴歸分析結果怎麼看？
5樓：啤酒花聊生活
spss線性迴歸分析結果解讀是首先看方差分析表對應的sig是否小於，如果小於，說明整體迴歸模型顯著，再看下面的迴歸係數表，如果這裡的sig大於，就說明迴歸模型橡散野不顯著，下面梁喊的就不用再看了。
看具體迴歸係數表中每個自變數 對應的sig值，如果sig小於，說明該自變數對因變數有顯著**作用，反之沒有作用。
軟體功能：
它最突出的特點就是操作介面極為友好，輸出結果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統。
一、規範的介面展現出來，使用windows的視窗方式展示各種管理和分析資料方法的功能，對話方塊展示出各種功能選擇項。
使用者只要掌握一定的windows操作技能，精通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科掘虛研工作服務。spss採用類似excel**的方式輸入與管理資料，資料介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入資料。
簡單線性迴歸模型與多元線性迴歸模型古典假定的異同點
1 不同點 多元線性迴歸中的古典假定比簡單線性迴歸時多出一個無多重共線性假定。2 相同點 基本假定包括 1 零均值假定 2 同方差假定 3 無自相關假定 4 隨機擾動項與解釋變數不相關假定 5 正態性假定。擴充套件資料建立多元線性迴歸模型時，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...
spss非條件logistic迴歸用於分析具體操作步驟
說下具體的分析要求啊 碩博統計分析 非條件logistic迴歸在analyze下面 如何用spss做多元非條件logistic迴歸分析 spss 多因素非條件logistic迴歸分析 中的se b r p是什麼意思？spss多因素非條抄 件logistic迴歸 spss 多因素非條件logistic...
spss二元logistic迴歸分析結果常量SIG
你這什麼意思啊,logit迴歸的結果一般不去太在意方程。資料發我,我看看 用spss對203份問卷做二元logistic迴歸分析,結果sig值都大於0.05,什麼原因啊?感覺不可能這麼不相關的 你可以試試 先把那麼多x自變數 先做一些主成份,然後通過主成份 再對因變數做迴歸 另外 我想不出來 你的y...