spss回归系数估计结果表
谁能给我解释一下回归分析中这些数据分别指什么？
谁能给我解释一下回归分析中这些数据分别指什么？
这些是SPSS回归分析输出的三大部分，一部分是关于模型拟合的决定系数信息，另一部分是方差分析表，第三部分是回归系数表。
（南心网 SPSS回归分析结果解释）
spss怎么计算决定系数和估计标准误差？
假设有p个自变量，每个变量都有n组数据。首先定义一个X变量矩阵，即一个n*(p 1)阶矩阵。然后需要求出X的转置矩阵X，可以用选择性黏贴里的转置，也可以用转置函数。
然后进行矩阵乘法计算，求出x*x，用MMULT函数。
然后再对求出的“x*x”进行逆矩阵求解，即要求出（x*x）^-1，用MINVERSE(）函数，然后逆矩阵中对角线上的值开根号再乘以rmse（均方根误差或者叫回归标准差）就是每个回归参数的标准误差Std error了。
spss回归分析的各项参数怎么看？
首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，siglt0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果siglt0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关。