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线性回归的意义-为什么还要进行解释变量的显著性检验？对于多元线性回归模型，如果模

2014-06-21 16:05:08张***
对于多元线性回归模型，如果模型的显著性检验是显著的，为什么还要进行解释变量的显著性检验?【线性回归的意义】为什么还要进行解释变量的显著性检验？对于多元线性回归模型，如果模型的显著性检验是显著的，为什么还要进行解释变量的显著性检验?：在Linear Regressio?

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  • 在Linear Regression对话框，点Save按钮，会出现Linear Regression: Save对话框，在Predicted Values（预测值）和Residuals（残差）栏都选Unstandardized，会在数据表中输出预测值和残差，然后你想怎么比较都行。 判断模型是否有预测能力，其实就是模型检验，模型检验除了统计意义上的检验，还有实际意义上的检验，就是检验是否跟事实相符，比如收入与消费应该是正相关的，如果消费为被解释变量、收入为解释变量，如果收入的系数小于零，那肯定是不对的。 统计意义上的检验，包括参数的T检验，方程的F检验，还要检验残差是否白噪声。 检验模型是否具有外推预测能力，还可以这样做：比如，你收集了一个容量为50的样本，你可以用其中的48个样本点估计模型，然后估计另两个样本点，把估计值跟实际值做一个比较。
    2014-06-21 16:13:13
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