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1，如何报告回归分析的结果

主要看回归系数和p值

如何报告回归分析的结果

2，SPSS做的相关性回归分析结果如下求懂的人帮忙具体分析下多

anova b 是对回归关系的方差分析，做的一个F检验，P<0.05的话就显著，结果才有效，所以只看显著性就可以了。而残差，应该叫“离回归”，可以说是为了验证你的结果是否有效。对你的结果影响不大，不用管它。你的最终结果应该是 y＝1.141x+4.231 扩展角和凸起量存在极显著的回归关系。
不会做就不要瞎点我经常帮别人做这类的数据分析的

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3，spss多元回归分析结果分析

结果不可用。关于一个回归模型是否可用的标准主要看你的第二个表 就是模型整体的方差分析表，这个表示用来检验模型是否显著的，所以从你的表中可以看出，整个模型的显著性sig=0.194 是很明显的大于0.05的，说明你这个模型根本就不显著，模型无效。这种情况下，其他的表格都没有意义了。从你的数据来看，你的数据都是属于增长率的数据，而不是绝对值数据，所以我建议你采用其他的非线性模型试一下。或者将数据进行一下转换，再进行回归看效果，这个需要一个尝试的过程
多元回归分析：一种统计分析方法

spss多元回归分析结果分析

4，请教spss回归分析结果解读

首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。这个在一般做论文中，不需要管它的高低，因为论文重在研究方法和思路的严谨性，导师不会追究你的结果是对是错，你的数据本身就不一定有质量，所以无所谓，不必在意。第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值，如果sig小于0.05，说明该自变量对因变量有显著预测作用，反之没有作用。

5，spss 一元回归分析结果解读

R是自变量与因变量的相关系数，从r=0.378来看，相关性并不密切，是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断。R square就是回归分析的决定系数，说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度，数值介于0和1之间，这个数值越大说明回归的越好，也就是散点越集中于回归线上。从你的结果来看，R2 = 0.058，说明回归的不好。Sig值是回归关系的显著性系数，当他<= 0.05的时候，说明回归关系具有统计学支持。如果它> 0.05，说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持，应该换一个模型来进行回归。其它的？不懂，我也不看他们。总之，你的回归不好，建议换一个模型。

6，如何用R生成回归结果Word报告

用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法：1、图表法：选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧），插入图表，选择散点图。选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。注意显示出的R2值为R的平方，需要用SQRT()函数，计算出R值。2、函数法若X值序列在A1:A100单元格，Y值序列在B1:B100单元格，则线性公式的截距b=INTERCEPT(B1:B100,A1:A100)斜率k=SLOPE(B1:B100,A1:A100)相关系数R=CORREL(A1:A100,B1:B100)或=CORREL(B1:B100,A1:A100)上述两种方法都可以做回归分析，同时结合图表和函数会取得更满意的效果。

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