如何根据spss分析的结果得到原始数据-搜答案-搜狗做题网

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

第二个表说明拟合度,0.996,接近1,说明模型拟合不错；第三个表看F值就好,相当大,在95%甚至99%置信度下显著；第四个表说明自变量X（营业收入）系数为0.891,并且是在95%甚至99%置信度下

可以认为相关性是越大的,但是这样来解释的话本人感觉有缺陷.首先,维度1、2可以理解为通过主成分分析得到的两个主因子,因此这两个维度的含义需要参照维度得分来解释,而维度得分恰好就是上面二维图像的横纵坐标

只要你知道ARIMA模型的原理操作就是比较容易的事情啦

你的变量明显太多了.变量太多会起到混淆作用,而且如果有分类变量,设置成虚拟变量拟合效果会更好.你看看你的伪r方表是不是也很糟糕?是的话就是你的模型很坏呗.ppv课,大数据培训网站,免费的spss学习视

如果你要做单因素方差分析,请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理（统计类书刊有写）,然后再进行相关操作.按照你的描述,是否是把A作为因素,B作为结果做出来的一组数列矩阵,如果是这样,那么就是类似

你看每个变量的sig值,如果小于0.05,就说明该变量对因变量有显著影响,反之则没显著影响,beta那一列是回归系数,B那一列是标准回归系数.

多维尺度用sas去做比较好我替别人做这类的数据分析蛮多的

你的借贷应该是两分变量吧,就两个选项,是与否,对吧?收入是具体的值还是区间?两个变量的类型决定了你所能选用的分析方式.你这两个变量类型是不适合做spearman和pearson相关（这适合连续性变量,

显著性（双侧）也即P值为0.028

如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向

你看下最后一个表格的sig值是否小于0.05,如果小于说明存在显著差异

R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高

看相关系数值和概率sig值,如果sig

首先要说明的是,因子分析是用来降维的.比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学

多重比较分析也是分好几种方法的,我使用较多的是q检验,就是S-N-K检验法,你可以看最后出来了几列,出来的不同的列之间是有显著差异的,如果不同的水平的变量在一列之中就是没有显著差异的.显著性也会有显示

别下载下边那个,一看就是木马.你这个最后一行是显著性,用来判断你的各个系数是否有意义.小于扥等于0.05认为有统计学意义.你这个都不怎么样.非标准化系数B下边那个是你的方程的自变量的系数.ppv课视频

你少了一个表,输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”,这张表里面就是保留和移除的变量.模型汇总：这个看R方,数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型.Anova：这个看Sig,

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00

logit（P）=0.860+0.176*评价值统计专业研究生数据分析再问：高手，可否写成标准logistic方程形式？形如，y=A/(1+b*exp(-r*t))