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田齐齐

标准化系数怎么解读呢？

定义：表征结构中标准化或规格化零件的使用程度，用K1表示。 K1=N1/N式中N—设备中结构零件的总数量；N1—设备中规格化和标准零件的数量。

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田齐齐

典型性相关

典型相关分析，是对互协方差矩阵的一种理解，是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1（分别为两个变量组中各变量的线性组合），利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。

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田齐齐

相关系数越大，拟合优度越高吗？

是的，相关系数越大，相关性越高，拟合的也越好。

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田齐齐

sig和p值是一个意思？

是的表中的sig和p是一个意思，用来看显著性水平。

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田齐齐

r越大，回归线斜率越大吗？

r越大代表相关性越大，两个变量的散点图椭圆越瘦，越接近于一条直线。回归倾斜的角度和r没有直接关系，和回归有关。

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田齐齐

图中为什么左边的这个异常值更严重一些？

以为左边的异常值频数是断崖式下降的，右边的是缓慢下降到异常值频数，所以我们说左边的异常值更严重一些。

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田齐齐

左偏右偏如何理解？

所谓左偏，是指分布的均值在众数的左边。右偏，同理。正态分布的均值和众数是相等的。与正态分布对比，均值往左去了，就左偏了；右偏，同理。

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读童话的狼

自由度计算时K中包含变量y吗？

k是代表所有变量的个数，包括因变量y

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读童话的狼

标准化系数和未标准化系数是干什么用的？

当需要比较多个自变量对因变量相对作用大小时，可采用标准化回归系数，当只是想解释自变量对因变量的作用时，可采用非标准化的回归系数。标准化的常数项是没有值的，因此，标准化的回归系数不能用于回归方程。标准化的回归系数只是用于自变量间进行比较。

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读童话的狼

要不要删除截距项再建回归模型？

根据场景而定，计量中常常删除截距项，而商务咨询中常不删除截距项还要看删除后的模型效果好不好

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读童话的狼

anova中平方和和自由度是怎么算？

简单地说，总样本量为n, 分成k组。总平方和的变量有n个样本，1个估计量（约束条件）总体均值，自由度是 n-1。组间平方和的变量为k，每个分组内的样本均值，1个约束条件（总体均值），自由度 k-1。组内平方和，第i组内有样本量n_i，一个组内均值的估计（约束），每个组内自由度n_i -1，故k组共有n-k 个自由度。

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读童话的狼

做回归时常数项不显著需要去掉吗？

常数项显著性检验不通过现象很常见，但由于常数项通常不是我们研究的重点，所以通常的处理方式就是将常数项写在方程中。

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读童话的狼

自变量x与因变量y不相关时，需要将x纳入模型吗？

自变量x与因变量y不相关也就说明对y的贡献比较小，一般来说是可以剔除掉的，具体还是要看得出的模型是否有提升

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读童话的狼

SPSS做回归时用R方还是调整的R方？

调整后r方在多元线性回归中才有用。它用于衡量加入独立变量后模型的拟合程度。当有新的独立变量变量加入后，即使这一变量也因变量不相关，未经修正的R方也要增大。修正后的R方仅用于比较含有同一个因变量的各种模型。为了尽可能准确的反应模型的拟合度 SPSS 输出中的 Adjusted R Square 是消除了自变量个数影响的 R2的修正值。对于一元回归看R方即可，对于多元回归应该看调整的R方。

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读童话的狼

两个自变量相关性很高，会产生共线性吗？

如果自变量的相关系数超过0.7，那可能存在共线性，但还需进一步判断在回归后计算方差膨胀因子，一般经验法则是VIF

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读童话的狼

SPSS中的双侧检验是小于的alpha吗？

软件里面的大部分都是双尾概率P值，如果你的假设是双尾的就直接比较显著性水平就可以了，如果你的假设是单侧校验，就用双尾概率除以2再与显著性水平比较就可以了

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读童话的狼

SPSS中Sig小于0.05是显著相关吗？

在作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用 P>0.05 表示差异性不显著；0.01

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读童话的狼

置信水平95%时临界值是0.05吗？

不一定，单侧检验时时0.05，双侧检验时是0.025

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读童话的狼

单尾和双尾是什么意思？

1、双尾检验：检验目的是检验抽样的样本统计量与假设参数的差是否过大（无论正方向，还是负方向），把风险分摊到左右两侧。比如显著性水平为5%，则概率曲线的左右两侧各占2.5%，也就是95%的置信区间。2、单尾检验：检验目的只是注重验证是否偏高，或者偏低，也就是说只注重验证单一方向，就用单侧检验。比如显著性水平为5%，概率曲线只需要关注某一侧占5%即可，即90%的置信区间。研究目的是想判断两个数

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读童话的狼

显著性》》比0.05大好还是越小越好？

越小越好。

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