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。

相关问题

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。

sig.lfilter 差分方程滤波

sig.lfilter是SciPy库中的一个函数，用于通过差分方程进行滤波操作。差分方程滤波是一种数字滤波方法，通过将输入信号与滤波器的差分方程进行卷积来实现滤波效果。

差分方程滤波的基本原理是根据滤波器的差分方程，将当前的输入值和过去的输出值进行加权求和，得到当前的输出值。滤波系数决定了输入值和输出值的加权比例，从而影响滤波结果的平稳性和灵敏度。

使用sig.lfilter函数进行差分方程滤波的步骤如下：
1. 导入需要的库：import numpy as np, import scipy.signal as sig
2. 定义滤波器的差分方程系数：b为输入系数，a为输出系数
3. 定义输入信号：x为输入信号的数组
4. 使用sig.lfilter函数进行滤波操作：y = sig.lfilter(b, a, x)

下面是一个使用sig.lfilter函数进行差分方程滤波的示例代码：

import numpy as np
import scipy.signal as sig

# 定义滤波器的差分方程系数
b = [1, -0.5]  # 输入系数
a = [1, -0.9]  # 输出系数
# 定义输入信号
x = np.random.randn(100)  # 随机生成100个输入信号

# 使用sig.lfilter函数进行滤波操作
y = sig.lfilter(b, a, x)

# 输出滤波后的结果
print("滤波后的结果：", y)

这段代码中，我们定义了一个一阶滤波器的差分方程系数，然后生成了一个随机的输入信号，最后使用sig.lfilter函数对输入信号进行滤波操作，并输出滤波后的结果。