求分析stata多元线性回归结果对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
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/30 04:38:13
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求分析stata多元线性回归结果对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
求分析stata多元线性回归结果
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
求分析stata多元线性回归结果对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
我晕,白写了啊,刚才不小心改掉了.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.