UC知道请教下这个SPSS的多元线性回归结果
来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/27 05:19:43
Variable B SE B Beta T Sig T
X1 .068701 .074768 .215256 .919 .3887
X2 .183756 .056816 .757660 3.234 .0144
(Constant) -2.856476 6.017776 -.475 .6495
这个结果中的B 、SE B、Beta、T、SigT分别是什么意思啊？
另外，样本数为58的模型，若Adjusted R2=0.248，Std Error=0.382, F=4.757，Sig F=0.001，那么是不是代表这个回归模型不成立？
X1 .068701 .074768 .215256 .919 .3887
X2 .183756 .056816 .757660 3.234 .0144
(Constant) -2.856476 6.017776 -.475 .6495
这个结果中的B 、SE B、Beta、T、SigT分别是什么意思啊？
另外，样本数为58的模型，若Adjusted R2=0.248，Std Error=0.382, F=4.757，Sig F=0.001，那么是不是代表这个回归模型不成立？
B 为方程的b，如0.068701即为x1前的样本回归系数b1，-2.856476为b0.该方程可写成y=-2.856476+0.068701x1+0.183756x2
SE B为各b的标准误。
beta为b的标准化回归系数。
T为用t检验法对方程进行假设检验以说明其有无统计学意义的t值。
SigT为t值对应的P值，以跟α=0.05做比较。如本题只有x2的有意义（因为它的sigT=0.0144小于0.05）
第2个问题的sigF=0.001，小于0.05，说明拒绝无效假设H0，接收H1，说明该回归模型成立，而不是不成立。
（H0是假设该方程无意义，H1是假设该方程有意义）
我觉得虽然从假设检验来看X2（P0.0144），方程P（0.001）都是有意义的，但是Adjusted R2=0.248，也就是说这个方程只能解释变量的24.8％，拟合度太差了，一般Adjusted R2要大于80％才说明建模比较有效，24.8％的话方程基本上是没什么意义的。