1樓：匿名使用者
"回歸係數" 英文對照
regression coefficient; regression coefficients; coefficient of regression;
"回歸係數" 在工具書中的解釋
1、依變數y對自變數x的變化率,即x每增加乙個單位時,y相應要增加或減少的單位數。
2、回歸方程序中的乙個重要常數。因為每乙個回歸方程序都有各自的回歸係數,而每乙個相關表內都有兩個回歸方程序,所以該相關表中,會有兩個回歸係數。回歸係數bxy,意指x在y上的回歸係數。
同樣,回歸係數byx,是從y估計x的回歸係數。決定擬合線的過程,也就是決定斜率b的過程。回歸係數(斜率)的計算公式為:
3、回歸方程序中的乙個重要常數。由於每一對相關變數之間都有兩個回歸方程序,所以在這對相關變數的回歸關係中,也存在著兩個回歸係數。回歸係數寫作byx,意指y在x上的回歸係數,或者說是從x估計y的回歸係數。
同樣,若寫成bxy,則是指從y估計x的回歸係數。而決定回歸擬合線的過程,就是決定回歸斜率b的過程。回歸係數(即回歸線斜率)的......
4、是回歸直線的斜率,即當自變數x變動乙個單位時,其因變數y的估計值變動的單位數。
2樓：大咩的小咩
回歸方程y=a+bx
b代表 回歸係數 （x每增加1個單位y的平均增加量）
回歸係數b值得大小表示什麼
3樓：賁亭晚呼詩
不是。r的值只與每一組資料的「相似」程度（與最後的回歸方程滿足程度）有關，r值越大，回歸方程越「值得信奈」，當r=1
時，用於計算的每乙個實驗值（即
xi，yi）都是完全能夠用回歸方程計算的。r的大小反映了這組資料各變數的「相關性」——絕對值越大越相關，越小越無關。
可以b很大而r很小，也可能
b很小而r很大。它們之間並無必然聯絡，它們的大小都由原始資料決定。
4樓：偉讓馮煙
回歸方程y=a+bx
b代表回歸係數
（x每增加1個單位y的平均增加量）
5樓：望梓維沙儀
"回歸係數"
英文對照
regression
coefficient;
regression
coefficients;
coefficient
ofregression;
"回歸係數"
在工具書中的解釋
1、依變數y對自變數x的變化率,即x每增加乙個單位時,y相應要增加或減少的單位數。
2、回歸方程序中的乙個重要常數。因為每乙個回歸方程序都有各自的回歸係數,而每乙個相關表內都有兩個回歸方程序,所以該相關表中,會有兩個回歸係數。回歸係數bxy,意指x在y上的回歸係數。
同樣,回歸係數byx,是從y估計x的回歸係數。決定擬合線的過程,也就是決定斜率b的過程。回歸係數(斜率)的計算公式為:
3、回歸方程序中的乙個重要常數。由於每一對相關變數之間都有兩個回歸方程序,所以在這對相關變數的回歸關係中,也存在著兩個回歸係數。回歸係數寫作byx,意指y在x上的回歸係數,或者說是從x估計y的回歸係數。
同樣,若寫成bxy,則是指從y估計x的回歸係數。而決定回歸擬合線的過程,就是決定回歸斜率b的過程。回歸係數(即回歸線斜率)的......
4、是回歸直線的斜率,即當自變數x變動乙個單位時,其因變數y的估計值變動的單位數。
相關係數和回歸係數的聯絡和區別
6樓：匿名使用者
相關係數
和回歸係數的聯絡和區別如下：
1、首先，相關係數與回歸係數的方向，即符號相同。回歸係數與相關係數的正負號都有兩變數離均差積之和的符號業決定，所以同一資料的b與其r的符號相同。回歸係數有單位，形式為（應變數單位/自變數單位）相關係數沒有單位。
相關係數的範圍在-1～+1之間，而回歸係數沒有這種限制
2、在回歸中，應變數即y是隨x的改變而改變，而相關則是xy相互獨立，可以做x與y的相關和y與x的相關是一致的，回歸就不能這樣做。相關表示兩變數間的相互關係，是雙方向的。而回歸則表示y隨x而變化，這種關係是單方向的。
醫學資料中的有些資料用相關表示較適宜，比如兄弟與姐妹間的身長關係、人的身長與前臂長之間的關係等資料。另有些資料用相關和回歸都適宜，此時須視研究需要而定。就一般計算程式來說，是先求出相關係數r並對其進行假設檢驗，如果r顯著並有進行回歸分析之必要，再建立回歸方程。
3、一般來說，相關和回歸的假設檢驗的結果是一致的。
回歸係數是指在回歸方程中表示自變數x 對因變數y 影響大小的引數。回歸係數越大表示x 對y 影響越大，正回歸係數表示y 隨x 增大而增大，負回歸係數表示y 隨x增大而減小。回歸方程序^y=bx+a中之斜率b,稱為回歸係數，表x每變動一單位，平均而言，y將變動b單位。
7樓：匿名使用者
直線回歸係數與相關係數的區別：
1.資料要求上
回歸只要求y服從正態分佈，對x可以不要求；相關要求兩變數均服從正態分佈。
2.應用上
說明兩變數間依存變化的數量關係用回歸；說明兩變數間的相關關係用相關。
3.意義上
回歸係數b表示x每增（減）乙個單位，y平均改變b個單位；相關係數r說明具有直線關係的兩個變數間相關關係的密切程度與相關方向。
4.計算公式不一樣
5.取值範圍不一樣：-∞＜b＜+∞，-1≤r≤1。
6.單位不同：b有單位，r沒有單位。
回歸係數b乘以x和y變數的標準差之比結果為相關係數r。即b*σx/σy=r
回歸係數與相關係數的聯絡：
1.對一組資料若能同時計算b和r，它們的符號一致。
2.b和r的假設檢驗是等價的，即對同一樣本tb＝tr。
3.用回歸可以解釋相關
回歸分析中有乙個叫決定係數的指標，它的取值是在0～1之間的，決定係數值越接近1表明回歸的效果越好。可以證明，相關係數r平方等於決定係數的值，用公式記為：
1、相關係數與回歸係數：
a 回歸係數大於零則相關係數大於零
b 回歸係數小於零則相關係數小於零 （僅取值符號相同）
2、回歸係數：由回歸方程求導數得到，所以，
回歸係數》0，回歸方程曲線單調遞增；
回歸係數<0，回歸方程曲線單調遞j減；
回歸係數=0，回歸方程求最值（最大值、最小值）
你的資料可能恰好體現出了你說的那種趨勢，但是實際上相關係數和回歸係數之間沒有明確的大小變化關係，不能單獨考慮某乙個變數的回歸係數的大小，要結合整個回歸方程及擬合優度來分析模型。
在一組具有相關關係的變數的資料（x與y）間，通過散點圖可觀察出所有資料點都分布在一條直線附近，這樣的直線可以畫出許多條，相關係數只能反映線性相關程度，不能確定因果關係，不能說明相關關係具體接近哪條直線，而我們希望其中的一條最好地反映x與y之間的關係，即我們要找出一條直線，使這條直線「最貼近」已知的資料點，此時根據樣本資料利用相應的估計方法估計出我們認為的最接近總體的回歸方程的係數
或者(個人理解)相關係數是說明，變數y的增長是否隨x的增長而體現出越加趨近於直線(這些直線可能是許多平行或相交但夾角很小的直線)的趨勢，相關係數越大，說明越多的樣本點(xi，yi)分布在同一條直線上，但是這種直線趨勢不一定是完全由於變數x的變化引起的，也可能是由於存在某些沒有考慮到的隨機因素導致，僅次並不能完全的確定直線的位置，而回歸係數是在假定了隨機擾動的分布後，變數x的變化對y的影響，所以說相關係數只是片面的說明兩個變數之間相關關係密切程度的統計分析指標，而回歸係數才是全面的反映變數之間的依存關係。
用spss做多元回歸分析，請問表中的b值，or值、wald值 各自代表什麼含義，三者都有正負嗎？三者大小有聯絡 30
8樓：
b值是指回歸係數和截距（常數項），可以是負數（負相關時回歸係數出現負值）；or是指定義比數比（odds ratio），其取值範圍是0至正無窮，不可能是負數；wald是乙個卡方值，等於b除以它的標準誤（s.e.）的平方值，因此也不可能是負數。
wald用於對b值進行檢驗，考察b值是否等於0。若b值等於0，其對應的or【exp(b)】為1，表明兩組沒有顯著差異。or等於b值的反自然對數。
wald值越大，b值越不可能等於0。
spss表中的b值，or值、wald值各自代表什麼含義？三者大小有聯絡嗎？
9樓：return小風
b值是指回歸係數和截距（常數項），可以是負數（負相關時回歸係數出現負值專
）；or是指定義比數比（odds ratio），其屬取值範圍是0至正無窮，不可能是負數；wald是乙個卡方值，等於b除以它的標準誤（s.e.）的平方值，因此也不可能是負數。
wald用於對b值進行檢驗，考察b值是否等於0。若b值等於0，其對應的or【exp(b)】為1，表明兩組沒有顯著差異。or等於b值的反自然對數。
wald值越大，b值越不可能等於0。
s.e.是標準誤,表示估計值的平均誤差.
wals是乙個統計量,用檢驗自變數對因變數是否有影響的.它越大,或者說它對應的sig越小,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.
#spss回歸分析# 線性回歸分析其中β t f分別什麼含義 怎麼數字才有效？ 5
10樓：匿名使用者
首先來說明各個符號，b也就是beta，代表回歸係數，標準化的回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值就是對回歸係數的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回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。
回歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸係數的乙個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有乙個自變數能夠有效**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，看標準化的回歸係數是否顯著，每個自變數都有乙個對應的回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，代表回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**力的乙個矯正（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
標準誤表示由於抽樣誤差所導致的實際值和回歸估計值的偏差大小，標準誤越小，回歸線的代表性越強
希望對您有用
線性回歸方程的b怎麼求，線性回歸方程公式b怎麼求
尚學堂人工智慧學院 y ax b q a,b yi axi b 2 q a 2 yi axi b xi 0 q b 2 yi axi b 1 0 整理後得到關於a b的線性方程組 xiyi axi 2 bxi 0 a xi 2 b xi xiyi 1 yi a xi bn 0 a xi bn yi ...
在回歸直線方程y a bx中,b表示
表示自變數x每變動乙個計量單位時因變數y的平均變動值，數學上稱為直線的斜率，也稱回歸係數。在回歸直線方程 y a bx中，回歸係數b表示 a 當x 0時，y的平均值 b 當x變 手機使用者 直線回歸方程為 y a bx y2 a b x 1 得 y 2 y b，即y平均減少b個單位，在回歸直線方程 ...
在迴歸分析中,部分系數沒有通過顯著性檢驗,該如何處理
如何 迴歸模型整體通過f檢驗，而單個係數未通過t檢驗，懷疑模型存在多重共線性。檢驗多重共線性的方法 條件數 vif 奇異值分解 特徵系統分析解決方法 嶺迴歸 主成分 變數篩選。望採納 1 引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高 f的...