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spss 多元线性回归分析结果

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spss多元线性回归分析Help分析看看下图，怎么用 。spss:拿到a多元线性回归型号后，赶紧?。pss回归分析:如何看数据能不能做线性回归分析，555 ， 单击analyseregression打开多元线性回归对话框 。
【spss 多元线性回归分析结果】
1、SPSS 多元 回归得到的VIF值要怎么看,每个变量都有一个VIF值,怎么判断多...SPSS多元回归得到的VIF值取决于视图:spss用VIF判断多重性线性标准是10 ， 超过10就说明有 。判断多重co 线性:多重co 线性，计算自变量的偏倚回归系数时矩阵不可逆 。其主要表现为:整个模型的方差分析结果与各自变量的回归系数的检验结果不一致，带有专业判断的自变量检验结果无意义，自变量的系数或符号与实际情况严重不符 。

这里只是-2线性-3/的一些基本问题 。但由于每个自变量的单位可能不同，比如在一个消费水平的关系中，工资水平、教育水平、职业、地区、家庭负担等因素都会影响消费水平，而这些影响因素(自变量)的单位又明显不同，所以自变量前系数的大小并不能说明这个因素的重要性 。

2、用SPSS做 多元 线性 回归 分析,总共三个自变量,一个因变量,想弄清楚自变...非标准化系数是回归方程的斜率，表示每个自变量变化一个单位 ， 因变量变化多少个单位 。这个系数与自变量所取的单位有关，一般不用于衡量自变量的影响 。标准化系数消除了自变量单位的影响 ， 其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响 。一般来说，标准化系数的绝对值越大，自变量对因变量的影响越大 。SPSS(统计产品和服务解决方案)，“统计产品和服务解决方案”软件 。

3、这是用SPSS做 多元 线性 回归的结果,请求高手帮忙做下解释,论文里面急用...妈的，你甚至没有在这里对齐 。看来你是反映不了很久了 。第一张图显示你是用录入法回归-4/做的，所有因变量都进入了方程 。第二张图只需要看你R的平方，你的图显示R只有0.146，对变差的解释只有14.6%，太低了 。第三个图是方差分析，sig显著性为0.034，表示因变量和自变量完全没有关系的概率线性很低 。第四个图是回归系数及其显著性分析 。标准化系数(standard 回归系数值)和sig值得一看 。

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