spss结果分析

模型	R	R 方	调整 R 方	标准 估计的误差	更改统计量					Durbin-Watson
					R 方更改	F 更改	df1	df2	Sig. F 更改
1	.797	.635	.635	9091.008983278040000	.635	4128.731	9	21374	.000	.602
Anovab
模型		平方和	df	均方	F	Sig.
1	回归	3071024245851.530	9	341224916205.726	4128.731	.000
	残差	1766485101195.810	21374	82646444.334
	总计	4837509347047.340	21383
系数a
模型		非标准化系数		标准系数	t	Sig.	B 的 95.0% 置信区间		共线性统计量
		B	标准 误差	试用版			下限	上限	容差	VIF
1	(常量)	-76740.743	845.516		-90.762	.000	-78398.018	-75083.468
	X1	-3084.917	123.725	-.235	-24.934	.000	-3327.428	-2842.407	.192	5.216
	X2	10304.800	132.716	.615	77.646	.000	10044.667	10564.934	.272	3.670
	X3	7910.277	139.812	.464	56.578	.000	7636.235	8184.319	.254	3.932
	X4	6591.252	156.416	.412	42.139	.000	6284.664	6897.840	.179	5.596
	X5	-5807.023	203.435	-.379	-28.545	.000	-6205.770	-5408.275	.097	10.334
	X6	16379.322	156.116	.907	104.918	.000	16073.322	16685.321	.229	4.375
	X7	2409.489	119.720	.195	20.126	.000	2174.829	2644.149	.182	5.504
	X8	-512.613	125.262	-.043	-4.092	.000	-758.136	-267.090	.154	6.478
	X9	199.685	16.502	.051	12.101	.000	167.340	232.029	.971	1.030

小白请高手帮忙分析结果...穷人付不起很高的论坛币T.T
希望能分析详细一点，急用！

都显著了

后面好像有些没显示出来，因为统计学的东西全忘了，所以希望能解释的越详细越好,因为很多我百度完也看不懂含义T.T

看看简单线性回归的理论就可以了，要讲的话，内容比较多

没有好心人帮一下忙么。

回归方程为： 预测值Y = -76740.743-3084.917＊X1+10304.800*X2＋...+199.685*X9
经方差分析，认为回归方程成立，至少有一个总体回归系数不为0
经t检验，认为X1至X9的总体回归系数均不为0
由标准系数的绝对值大小，可以看出自变量的相对重要性
模型评价：R square值为.635，可知Y的总变异中有63.5%可以用X来解释，拟合效果尚可
       

eveningbmu 发表于 2011-12-5 14:26
回归方程为： 预测值Y = -76740.743-3084.917＊X1+10304.800*X2＋...+199.685*X9
经方差分析，认为回归方程 ...

那VIF超过10就不能用了么？

VIF是检查X1~X9之间共线性的指标，如果过大提示存在共线性，这时可能导致方程回归系数异常的情况

顶一下