1樓：pure玖瑤
一般是指多元迴歸中將年度變數和行業變數加入迴歸。
多元迴歸分析的x變數一般分為兩種：解釋變數和控制變數，解釋變數往往是**中作者希望關注的變數，而控制變數則是也可以影響y變數、x變數，但是並不是作者需要研究的變數，但是為了研究的嚴謹必須也考慮。
打個比方，假設我的y變數是看「工資」，我的研究希望**「性別變數」怎樣影響「工資」，可是這裡就有兩個問題：第一，工資是隨著時間變化的，過去的工資因為經濟發展比較低而現在的工資高，男女加入工作的比例也是隨著時間變化的，現在女性工作的更多；第二，工資是根據行業不同的，而男女的行業分佈也往往不同。因此，如果不控制「年份」和「行業」兩個變數，許多結論就無從下。
例如我不控制行業和年份，得出了「工資女性較低，女性被歧視」的結論，有人可能就會反駁——女性在的行業往往是注重安穩而工資較低的，女性偏好安穩，因此並不是工資上有女性歧視，而是行業不同而已。所以為了真的發現女性是否被歧視，我就需要控制行業。比如看教師行業男性女性工資是否有統計差距？
金融業？……
那麼怎麼控制行業呢？如果只有一個行業還好，可是行業很多，我們一個一個更改資料庫做單變數回歸是很沒有效率的，這時我們就用到了多元迴歸的一個特性，每一個係數的含義是說：「控制其他加入多元迴歸的解釋變數不變，這個解釋變數變動1單位，則y變動係數個單位」，因此我們就直接將行業變數（對行業變數的處理往往是考慮n個行業就加入n個不同變數，它們都是0、1的虛擬變數，0是指在這個行業裡，1是指不在）和年份變數（直接加入時間變數）加入多元迴歸就可以得出「控制行業和年份」下的性別對工資的影響係數了。
這樣，我再分析出來就不會受到質疑。
實現這種迴歸，大部分統計軟體都可以，包括spss，在寫公式的時候按照我上述的方法在迴歸中新增入這些變數就可以了。
spss迴歸分析t、f值分別代表什麼呀？
2樓：統御近距離
r方為決定係數，即擬合模型所能解釋的因變數的變化百分比。例如，r方＝0．810，說明擬合方程能解釋因變數變化的81％，不能解釋的19％。
f是方差檢驗，整個模型的全域性檢驗，看擬合方程是否有意義
t值是對每個自變數進行一個接一個的檢驗（logistic迴歸），看其beta值，即迴歸係數是否有意義
f和t的顯著性均為0．05，
迴歸分析在科學研究領域是最常用的統計方法。《spss迴歸分析》介紹了一些基本的統計方法，例如，相關、迴歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序迴歸和生存分析（壽命表法、kaplan－meier法以及cox迴歸）。
spss是世界上最早的統計分析軟體。2023年，斯坦福大學的三位研究生normanh．nie，c．hadlai（tex）hull和daleh．bent成功地進行了研究和開發。同時成立了spss公司。
擴充套件資料：
原理：這種表示取決於變數y中可由控制變數x解釋的變化百分比。
決定係數不等於相關係數的平方。這個和相關係數之間的區別是如果你去掉｜，r｜等於0和1，
由於r2
決定係數：在y的平方和中，x引起的平方和所佔的比例為r2
相關程度由決定係數的程度決定。
在多元迴歸分析中，決定係數為路徑係數的平方。
表示式：r2＝ssr／sst＝1－sse／sst
其中：sst＝ssr＋sse，sst （total sum of squares）為總平方和，ssr （regression sum of squares）為迴歸平方和，sse （error sum of squares） 為殘差平方和。
3樓：匿名使用者
t值、f值都是判斷顯著性的過程值，重點看p值即可。
f值用於判定模型中是否自變數x中至少有一個對因變數y產生影響,如果呈現出顯著性（看p值）,則說明所有x中至少一個會對y產生影響關係。
t值用於判斷每個自變數的顯著性，如果顯著則說明該變數對模型有顯著影響。
可是使用spssau進行分析，直接得出文字結果及標準格式資料。
4樓：匿名使用者
r表示的是擬合優度，它是用來衡量估計的模型對觀測值的擬合程度。它的值越接近1說明模型越好。但是，你的r值太小了。
t的數值表示的是對迴歸引數的顯著性檢驗值，它的絕對值大於等於ta/2(n-k)（這個值表示的是根據你的置信水平，自由度得出的數值）時，就拒絕原假設，即認為在其他解釋變數不變的情況下，解釋變數x對被解釋變數y的影響是顯著的。
f的值是迴歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
如果，你只改r值，我想是可以看的出來的。你的f的值和t的值都是有問題的，如果只改r值，怎麼可能在f的值和t的值都不合理的情況下，擬合優度卻突然變的很高。
5樓：陶李昶
首先r太小
f值是整個迴歸模型的顯著性
t是各個自變數的顯著性
你這裡沒有給出各個自變數的，你可以把裡面的迴歸不好的自變數剔除掉再回歸試試
另外sig太大了，你這模型是無效的
6樓：謙瑞資料論壇
1、r方是代表擬合度的，一般而言，財務資料或者經濟類資料，擬合度要到50%才算是擬合較好，你的這個運算結果r方只有0.171，即擬合只有17.1%，擬合是不太好的。
2、線性迴歸運算結果中的anova分析，本質上是檢驗整個迴歸方程是否顯著，即整體而言，參與本次研究的自變數是否可以顯著影響因變數。按照你的運算結果，anova檢驗得出的f值和p值結果不好，p>0.05，意味著整體而言，你的模型無效，即自變數不能顯著影響因變數。
3、迴歸係數表coefficients，裡面的t檢驗是檢驗迴歸係數是否顯著的，即某一個自變數是否可以顯著影響因變數，是通過t檢驗實現的；前面的anova中的f檢驗是檢驗整體而言所有自變數是否可以顯著影響因變數的。按照你的資料，只有「自然人持股比例」的迴歸係數通過了t檢驗，p=0.031<0.
05，但是僅僅只有這一個自變數顯著影響因變數是沒有多大作用的，因為結合擬合度不好，且整體迴歸方程不顯著（f檢驗沒通過），你建立的這個迴歸方程是無效的。
在迴歸模型中y的擬合值是指什麼
7樓：匿名使用者
迴歸模型的**輸出就叫擬合值，比如說一個迴歸函式，最後計算出的值就叫擬合值
8樓：喵星人小斌
**變項是否應繼續被保留在迴歸模式中
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