1樓：ppv課
你的變數明顯太多了。變數太多會起到混淆作用，而且如果有分類變數版
，設定成虛擬變數擬合權
2樓：匿名使用者
提示裡面說了的，奇異矩陣的問題
我替別人做這類的資料分析蠻多的
spss中迴歸分析結果解釋，不懂怎麼看
3樓：中子
首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對迴歸係數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著，顯著的意思就是你的迴歸係數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效**因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
迴歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行迴歸的所有自變數的迴歸係數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效**因變數，這個在寫資料分析結果時一般可以不報告
然後看係數表，看標準化的迴歸係數是否顯著，每個自變數都有一個對應的迴歸係數以及顯著性檢驗
最後看模型彙總那個表，r方叫做決定係數，他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例，代表迴歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的r方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的一個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，r方也會變大，調整後的r方是對較多自變數的懲罰），r可以不用管，標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關
希望對您有用
4樓：匿名使用者
看coeffuenthesig即可，
多元logit用spss迴歸之後b和exp（b）指的是什麼？
5樓：0臥廊聽雨
，exp(β)指的是優勢比，具體如下：
logistic迴歸模型中的優勢比及其含義
在實際工作中， logistic迴歸結果的解釋不是直接針對迴歸係數β，面是針對優勢比(ods ratio，or)。優勢比被用來作為效應大小( effec tsize)指標，度量某自變數對因變數影響程度的大小。
為了方便敘述 logistic迴歸模型中的優勢比or的意義，不妨以x為例說明優勢比的含義.對於x=x，+1，其他自變數為x2，…，x，情況下，由(17-10)式所表示的對數優勢為
取反對數，得到關於x增加一個單位，相應的優勢比為or1=exp(β1)
在 logistic迴歸模型中，自變數x增加一個單位，對應的優勢比為or1=exp(β1)
6樓：夜來雨早來晴
s.e.是標準誤,表示bai估計值的平均誤差du.wals是一個統計量,用檢驗自變zhi量dao對因變數是否有影響的.它越大版,或者說它對應的sig越小
權,則影響越顯著.df是自由度,在分析中不用解釋.
實踐應用中,關鍵的是解釋係數b,或者後面的exp(b),稱為or.還有sig,其它的可以不管.
7樓：匿名使用者
exp（b）
是優勢比
b不用關
spss用一組資料進行因子分析降維後進行logistic迴歸分析，之後怎麼運用這個模型來**新的資料？
8樓：
是的，spss這樣計算不能算出
要用compute
spss二元logistic迴歸分析，結果如下，變數係數怎麼看，或者回歸方程式什麼？
9樓：匿名使用者
很遺憾的告訴你，你這研究失敗了
二元logistic迴歸分析，應該說所有迴歸分析，最重要的係數是sig，或者平時我們叫p值，需要小於0.05才能說明有顯著性影響，你這個所有p值高的接近1，都是毫無意義的資料
置於你說的迴歸方程問題，迴歸係數一般是b值，不過logistic迴歸分析是對數分析法，所以一般看exp（b），也就是我們所說的or值
10樓：匿名使用者
你這全是亂作的，怎麼寫啊
找我專業資料分析
11樓：匿名使用者
不會做就別亂做
我經常幫別人做這類的資料分析的
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f是對迴歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準，你的p說明迴歸模型顯著。r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述，以調整後的r方更準確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為27.8 t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗，具體是否顯著 仍然看後面的p值，若p值 0.05，說明...
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