线性回归分析
13页1、1.每天手机阅读频率与手机阅读获得满足的线性回归分析12345注解】从散点图可知:每天手机阅读频率与手机阅读获得满足相关性小。相关性您每日手机阅读的频率是?无聊、消遣您每日手机阅读的频率是?Pearson相关性1-.026显著性(双侧).575N462462无聊、消遣Pearson相关性-.0261显著性(双侧).575N462468【注解】相关变量的 Pearson 相关系数=-0.020,表示呈负相关;相关系数检验对应的概 率P值=0.575,,小于显著水平0.01,应接受原假设,即每天手机阅读频率与手机阅读获得 满足没有显著的相关性。描述性统计量均值标准偏差N您每日手机阅读的频率是?2.491.049462无聊、消遣3.431.017462输入/移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1无聊、消遣a输入a. 已输入所有请求的变量。b. 因变量:您每日手机阅读的频率是?【注解】上图显示是回归分析方法引入变量的方式模型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差1026a.001-.0011.050a. 预测变量:(常量),无聊、消遣。b. 因变量:您每日手机阅读的频率是?【注解】上图是回
2、归方程的拟合优度检验。第二列:两变量的相关系数R=0.026第三列:被解释变量和解释变量的判定系数R方=0.001是一元线性回归方程拟合优度检验的 统计量;判定系数远离1,说明回归方程对样本数据的拟合优度越低,被解释变量可以被模 型接受的部分较少。第四列:被解释变量和解释变量的调整判定系数R方=-0.001。 第五列:回归线性方程的估计标准误差=1.050。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归034671.017.066.797a残差507.0093448.249总计504.4460449a.预测变量:(常量),无聊、消遣?。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归034671.017.066.797a残差507.0093448.249总计504.4460449a. 预测变量:(常量),无聊、消遣?。b. 因变量:您每日手机阅读的频率?【注解】上图是回归方程的整体显著性检验回归分析的方差分析。 第二列:被解释变量的总离差平方和=504.446;被分解为两部分:回归平方和=0.346,剩余 平方和=507.099。F检验统计量的值=0.017,对应的概率P=0.797,大
3、于0.05,应接受原假设,结论:回归系数 不为0,被解释变量与解释变量的线性关系不显著,不可建立线性模型。系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)2.582.17215.019.000无聊、消遣-.027.048-.026-.561.575a.因变量:您每日手机阅读的频率是?【注解】回归方程的线性回归系数和常项的估计值,以及回归系数的线性显著检验。 第二列:常数项估计值=2.582:;回归系数估计值=0.61。第三列:回归系数的标准误差=-0.048第四列:标准化回归系数=-0.026第五、六列:回归系数T检验的t统计量值=-561,对于的概率卩值=0.575,大于显著性水平0.05, 接受原假设,结论:回归系数不为0,被解释变量与解释变量的线性关系不显著。YS=2.582-0.027x残差统计量a极小值极大值均值标准偏差N预测值2.452.552.49.027462标准预测值-1.5452.387.0001.000462预测值的标准误差.053.127.066.019462调整的预测值2.442.582.49.028462残差-1.5551.553.0001
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