spss多元回归分析得出数据怎么得到回归方程，请问怎么套公式并检验
发布网友
发布时间：2022-04-24 00:58
共2个回答
热心网友
时间：2023-10-16 18:54
Y=β0+β1x+ε，工作满意度=常量+β1*工作环境+β2*酒店文化+β3*工作本身+β4*酒店管理制度+β4*人际关系+β6薪酬与个人发展+随机误差。
判断模型是否有预测能力，其实就是模型检验，模型检验除了统计意义上的检验，还有实际意义上的检验，就是检验是否跟事实相符，比如收入与消费应该是正相关的，如果消费为被解释变量、收入为解释变量，如果收入的系数小于零，那肯定是不对的。
在大数据分析中
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
热心网友
时间：2023-10-16 18:54
在Linear Regression对话框，点Save按钮，会出现Linear Regression: Save对话框，在Predicted Values（预测值）和Resials（残差）栏都选Unstandardized，会在数据表中输出预测值和残差，然后你想怎么比较都行。
判断模型是否有预测能力，其实就是模型检验，模型检验除了统计意义上的检验，还有实际意义上的检验，就是检验是否跟事实相符，比如收入与消费应该是正相关的，如果消费为被解释变量、收入为解释变量，如果收入的系数小于零，那肯定是不对的。
统计意义上的检验，包括参数的T检验，方程的F检验，还要检验残差是否白噪声。
检验模型是否具有外推预测能力，还可以这样做：比如，你收集了一个容量为50的样本，你可以用其中的48个样本点估计模型，然后估计另两个样本点，把估计值跟实际值做一个比较。追问就是我想得到那个回归方程Y=那个，不会看结果，然后我把图放上了，您能帮忙看一下吗
热心网友
时间：2023-10-16 18:54
Y=β0+β1x+ε，工作满意度=常量+β1*工作环境+β2*酒店文化+β3*工作本身+β4*酒店管理制度+β4*人际关系+β6薪酬与个人发展+随机误差。
判断模型是否有预测能力，其实就是模型检验，模型检验除了统计意义上的检验，还有实际意义上的检验，就是检验是否跟事实相符，比如收入与消费应该是正相关的，如果消费为被解释变量、收入为解释变量，如果收入的系数小于零，那肯定是不对的。
在大数据分析中
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
热心网友
时间：2023-10-16 18:54
在Linear Regression对话框，点Save按钮，会出现Linear Regression: Save对话框，在Predicted Values（预测值）和Resials（残差）栏都选Unstandardized，会在数据表中输出预测值和残差，然后你想怎么比较都行。
判断模型是否有预测能力，其实就是模型检验，模型检验除了统计意义上的检验，还有实际意义上的检验，就是检验是否跟事实相符，比如收入与消费应该是正相关的，如果消费为被解释变量、收入为解释变量，如果收入的系数小于零，那肯定是不对的。
统计意义上的检验，包括参数的T检验，方程的F检验，还要检验残差是否白噪声。
检验模型是否具有外推预测能力，还可以这样做：比如，你收集了一个容量为50的样本，你可以用其中的48个样本点估计模型，然后估计另两个样本点，把估计值跟实际值做一个比较。追问就是我想得到那个回归方程Y=那个，不会看结果，然后我把图放上了，您能帮忙看一下吗
