模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. R方 调整 R 方 F B 标准误差 试用版 1 (常量) 2.481 0.087 28.539 0.000 0.514 0.458 10.123 住宿自然环境 0.478 0.043 0.283 2.802 0.003 交谈 0.329 0.054 0.103 2.937 0.002 交际交友 0.323 0.049 0.082 3.466 0.002 待人接物 0.720 0.057 0.427 3.128 0.001 室友支持 0.429 0.061 0.101 3.475 0.000
时间: 2023-06-16 21:06:01 浏览: 272
这是一个多元线性回归模型的结果,其中每个自变量对因变量的影响都用非标准化系数和标准系数表示。模型的显著性通过 F 值和 p 值来衡量,而每个自变量的显著性通过 t 值和 p 值来衡量。 R 方和调整 R 方分别表示模型可以解释的方差和校正后的 R 方。在这个模型中,住宿自然环境、交谈、交际交友、待人接物、室友支持都显著地影响因变量。B 值表示每个自变量对因变量的影响,标准误差表示这个影响的可信程度。
相关问题
模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. R方 调整 R 方 F B 标准误差 试用版 1 (常量) 2.481 0.087 28.539 0.000 0.514 0.458 10.123 住宿自然环境 0.478 0.043 0.283 2.802 0.003 交谈 0.329 0.054 0.103 2.937 0.002 交际交友 0.323 0.049 0.082 3.466 0.002 待人接物 0.720 0.057 0.427 3.128 0.001 室友支持 0.429 0.061 0.101 3.475 0.000 怎么分析
这是一个回归分析结果表格,其中包括了每个自变量的非标准化系数、标准系数、t值、显著性水平(Sig.)、R方、调整R方、F值、B值和标准误差。每个自变量的系数表示它们对因变量的影响程度,标准系数则表示它们对因变量的影响程度相对于其他自变量的影响程度。
在这个回归分析中,因变量没有给出,应该是在分析过程中被省略了。而自变量分别为“住宿自然环境”、“交谈”、“交际交友”、“待人接物”和“室友支持”。它们的系数和标准系数都是正值,说明它们与因变量呈正相关关系。同时,它们的t值和显著性水平都表明它们对因变量的影响是显著的(显著性水平小于0.05)。
R方和调整R方分别为0.514和0.458,说明这些自变量的线性组合可以解释因变量的51.4%和45.8%的变异。F值和显著性水平表明这些自变量的联合作用对因变量的影响是显著的。
总体来说,这个回归分析表示这些自变量对于解释因变量的变异有很大作用。如果需要进一步分析,可能需要考虑加入更多自变量或尝试使用其他的分析方法。
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) 代表什么意思
这是一个二元逻辑回归模型的输出结果。其中:
- B代表自变量的系数估计值(也称为回归系数),它表示因变量(响应变量)在自变量变化一个单位时的变化量。
- S.E.代表B的标准误(Standard Error),用来衡量B的稳定性和精确性。
- Wald统计量用于检验B是否显著不为0。
- df表示自由度(degree of freedom),在此处表示模型中自变量的个数。
- Sig.表示Wald统计量的显著性水平(也称为P值)。如果显著性水平小于0.05,则认为该系数是显著的。
- Exp(B)表示自变量的指数回归系数,它代表因变量的比例增长率。例如,如果Exp(B)=2,则表示自变量每增加1个单位,因变量增长2倍。
- 95% C.I.for EXP(B)表示指数回归系数的置信区间。例如,95% C.I.for EXP(B)=[1.2, 2.8]表示有95%的把握认为指数回归系数在1.2到2.8之间。