spss中回归模型D-W统计量是什么意思

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值（R的平方）将是不准确的,即使你重新拟合.再问：

多元线性模型即可再问：为啥呢？有什么依据说明他们就是线性相关吗？再答：你用逐步回归剔除不显著的自变量，保留显著的，不就行了吗SPSS里面固有的模型很多的，一般情况下高次的不要用，因为误差大

这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(8-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这

这个确实比较复杂,一般根据经验来确定,或者绘制一下散点图看看符合什么趋势然后才确定模型表达式再问：模型已经有了，是个多元双曲模型，a*b**3*c*PH**3*PB/(1+b*PH+c*PB)**4，

第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0

在这地方有些说不清楚,我给你找到这个例子,说的比较明白,你看看：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4af3f0d20100byr9.html

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

你说的共线性是高度共线还是有点高度共线只能用岭回归啊,主成分回归啊sem啊.很多方法解决啊再问：VIF=16再答：高度共线性了，改方法吧，不能直接回归再问：ֻ��һ���ع�ϵ��ĸ߶ȹ�������

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那时通过什么指标来衡量的呢？

有点低.你有几个变量再问：四个自变量，两个控制变量，两个因变量。拟合度和变量个数有关系？再答：如果是管理学的实证分析拟合度不是最重要的问题再问：这样啊，我是学管理的，顺便问一下，用spss做回归分析的

晕晕!从你的结果可以看出,你使用的是复回归,就是把所有的自变量选入,不进行向前消元,也不进行向后淘汰,也不进行逐步回归.先不说你的模型不显著,你的这个方法逻辑有错误.（1）被试太少,你8个被试就用回归

可以建议用eviewseviews做自相关分析、异方差检验还是比较专业的

MATLAB统计工具箱里面有各种函数.再问：额，若matlab中stats的值为-0.0313NaNNaN0.0253，能简单分析下吗？做题所需，谢谢！

检查一下你的矩阵长度是否一致吧!

一个模型是加入了那些不显著变量的,一个是没有加入不显著变量的,两个模型的残差做差,然后除以自由度,就可以算出来score了.再问：变量为x、y、z、m、n、q，m显著性p值最小，先进入方程，如图，然后

这是为了检验回归方程有没有统计学意义,比如你建立了一个回归方程,对方程进行检验时,p大于0.05,这时候这个回归方程没有统计学意义.统计学意义不等同于现实意义.我举个例子,在某一度假村,把蚂蚁的数量与

做有序回归,不是去看R2,没用的coxandsnell是伪R2,已经不是你理解的R2了我经常帮别人做这类的数据统计分析再问：那应该看哪个呢？可不可以说一下这三个表分别表示什么意思呢？

嗯

p是检验统计量拒绝方向的概率.举个最常见的例子检验统计量是u=3,u=（x拔-miu）/（sigma/根号（n））,u是正态分布,那么u=3,95%的置信区间检验原假设,是接受呢还是拒绝?通常我们会找

没怎麼用过SPSS,平常用SAS、R和MATLAB.但是思路是你可以把这些数据放到EXCEL表格里,然後在SPSS里面导入,然後SPSS里面有回归分析的按钮,你可以选择需要进行回归的变量.回归结果里面