线性回归中主要看那个指标

A. 多元线性回归建模如何确定选择哪些解释变量

题主都说没有理论依据了，那就是纯粹从回归的角度谈变量选择。

变量选择有很多种方法。

最老套的是 f-statistics，应该就是答主p-value的来源。

接下来就是一系列penalize 变量数的指标，包括adjusted R2，Mallow's Cp, AIC, BIC这一类，原则上可以通过穷尽所有2^p组合来挑选变量，实际操作中通常采用forward backward 的方法。如果数据多变量也多的话，计算量还是很大。以上指标应该也可以用cross validation的MSE代替。

上面这种方法可以看做是某种形式的L-0正则，当然也可以用L-1的正则，那就是lasso了，这个计算量比较小，所以比较流行一些。

我知识范围里面的大概就这些了吧。

B. SPSS线性回归检验是否相关是看哪个值求解！

1. 相关系数R呢？决定系数R方呢？

2. 你这里是只有两个自变量Size和PS吗？因变量ROE。

3. 你用的是全变量回归还是逐步回归？

4. 你给的图不全

5. 回归方程进行检验F=2.693，P=0.074，回归方程无统计学意义
   

6. 我感觉你用的是全变量回归，对系数表进行解释，有两个自变量，PS 和SIZE的p都是大于0.05，没有统计学意义，也就是说如果你用逐步回归的话，这两个变量都不会被选入。

7. 还有一个重要的表，是模型汇总表，里面相关系数R和决定系数R方。

8. 你看看我的举例：

9. 

10. 你要是有原始数据，发给我，可以帮你看看。
    

C. 线性回归里参数的假设检验都有哪些，分别有什么优劣，如何理解

t检验用以进行参数显著性假设检验方差分析用以判别影响变量的因素是都是显著的直线回归用以得到两个变量之间的线性关系多元线性回归用来分析一个变量与多个变量之间的关系，它是直线回归的扩展。在线性回归中，t检验用来区别估计出的参数的显著性，而方差分析是基于F检验，F检验的第一个自由度如果是1，那么把它开放后就是t检验。

D. 线性回归系统（LR）的指标是什么

您好
线性回归分析和指数回归分析其实理论基础是一样的，基本没有区别，另外，今年的股票基本会出现大幅度的下跌，这已经是不可避免的了，经济数据您也可以看到，股票市场的股票业绩下滑也是不争的事实，另外大股东的股票减持和注册制度加快实施，也会严重影响股票市场，另外新股加速扩容和人民币加速贬值，都在很大的方面压制股票，这些还只是股票市场困难的一个部分，所以作为理财师我建议您，保持观望，远离股市，真诚回答，！

E. SPSS回归分析中,将维度A与维度B进行线性回归后，那么看哪个指标得出A正相关B呢

不知道你是想求A和B的相关性，还是通过变量A与B建议回归模型
如果只是看相关性 则用相关分析即可
如果是想建立回归模型，则以A为自变量，B为因变量进行回归分析即可
得出的结论中 有个B值 即回归系数，亦是A对B的回归贡献，也可以理解为相关性，符号为正负即表示

F. 在多元线性回归分析中（用spss做的），主要参考哪几个数据，分别代表什么求专业回答

数据主要看R2、F、sig等

G. spss回归分析中重点看哪些指标

看F、P、coefficient、P、R2、Adj R2、VIF、condition index
另外，SE也要看

H. excel回归分析中的指标代表什么意义

a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。

线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。

多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。

(8)线性回归中主要看那个指标扩展阅读

回归分析的步骤如下：

1、根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程；

2、求出合理的回归系数；

3、进行相关性检验，确定相关系数；

4、在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合，来确定事物的未来状况，并计算预测值的置信区间。

I. SPSS 线性回归分析中，系数表解读

B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差,所以看结果要看标准系数的，非标准化的可以不看。
你写的回归方程式用非标准化系数来的，要改成标准系数的就对了，就算用非标准化的，你方程的截距都没有，非标准化的方程还是有截距的（就是那个常量）

J. spss中的回归分析，主要看哪几个数据

第一，总体模型是否可以成立，即方差分析表的p值是否显著；
第二，自变量的回归系数t值是否达到显著性水平；
第三，回归方差的建立；
第四，模型决定系数的大小。
（南心网 心理学数据SPSS分析）