多元线性回归的结果有回归系数、显著性检验、R方和残差分析。1、回归系数：回归系数告诉我们自变量和因变量之间的关系强度和方向，即它们之间的正相关或负相关程度。2、显著性检验：通过显著性检验可以判断回归系数是否显著不为...

模型结果从上表可知，将起始工资,受教育年限,工作经验,职位等级作为自变量，而将当前工资作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型公式为：当前工资=-41.634+0.425*起始工资+6.176*受教育年限-0.051*工...

第二个表Anova表示方差分析结果，主要看F和sig值两个，F值为方差分析的结果，是一个对整个回归方程的总体检验，指的是整个回归方程有没有使用价值（与随机瞎猜相比），其F值对应的Sig值小于0.05就可以认为回归方程是有用的。

看回归系数对应的sig值，若小于0.05，说明该自变量对因变量具有显著营销，反之没有影响。在统计学中，回归分析（regressionanalysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的...

多元线性回归考察的是多个自变量对因变量的影响，一元线性回归模型考察的是一个自变量对因变量的影响。线性回归分析模型效果的结果如下：从上表可以看出，离差平方和为162.149，残差平方和为152.062，而回归平方和为10.086。...

分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。第三步：判断X对Y的影响关系方向及影响程度结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响...

综合上述多元回归分析结果，土壤TOC含量是3个灌区唯一共同的影响因素，也是3个模型最重要的影响因子。在3个灌区，回归分析筛选出来的影响因子和相关分析得到的相关因子基本一致。萘和菲均是3个灌区剖面检出含量占第一、第二位...

很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在0.01的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。SPSS（全称：StatisticalProductandServiceSolutions）是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福...

通常影响因变量的因素有多个，这种多个自变量影响一个因变量的问题可以通过多元回归分析来解决。例如，经济学知识告诉我们，商品需求量Q除了与商品价格P有关外，还受到替代品的价格、互补品的价格，和消费者收入等因素，甚至还...

多元线性回归分析通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。多元线性回归分析的作用：1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同...