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分析stata多元线性回归结果_stata多元线性回归

stata培训 cdadata 1030℃ 0评论

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对t p>[t]  F R^2 置信区间的值做出相应解释   因变量是新生儿体重birth weight  主题是产前护理及父母恶习对新生儿健康的影响 此外hypothesis假设应该怎么写.

分析stata多元线性回归结果

首先说觉得你这个方程回归的不好,R系数太小,显著性不好。F值应该大于该自由度下查表的值才行,所有的t值大于查表得到的值,这样从方程到参量全部显著。不过受制于原始数据,一般都不完美,回归的方程都这样鸟样,能凑合用。F值代表整个方程的显著程度,F>F(P,n-P-1),n为数据组数,P为自变量个数。F,t可以查表或者用函数求解。置信区间严格说不能包括0的,包括0表明该自变量对因变量不显著,需要剔除重新回归的。p值需要小于默认的alpha值,也就是p<0.05才表明方程显著。
可是,我很疑惑你的主题。如果只是想要得到劣习的影响程度顺序,只需要做一下灰色关联分析就行,可以很简单的得到各个影响因素的排序,分清楚主要影响和次要影响。多元线性回归数据不好的话出来的误差很大,而且不做-5%~5%敏感度浮动分析也看不出来谁的影响更大,除非你自己编程能一直自动的判定显著性并且会自动重新回归。
小弟也是工作需要,最近自学的这部分内容,不知道说的对不,互通有无吧。
另外,hypothesis假设没看懂。我是用MATLAB和EXCEL做的多元线性回归,EXCEL做的灰色关联分析。

追问:
就是原假设应该怎么写啊 不能给分析下这几个数据吗
追答:
我没用过你这个软件,用matlab回归程序很简单,可以直接从EXCEL导入然后直接进行矩阵引用。
我的意思是,这里面明显的R可以说很差,F和t你的查表对照一下才可以判定,属于比较大小,没有查表的值无法说你这个F和t是好是坏。
p值不知道为啥有3个?一般回归出来貌似就一个p吧,只要小于默认的alpha就行。置信区间这个你有2个都是包括0的,明显不好啊。
说实话,我做回归的时候没特别在意这个,因为数据不好,怎么回归都是R很小,线性相关差,我也不想去删数据点来造假拟合。
如果你只是想要得到影响程度的排序,推荐灰色关联排序分析。

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