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偏回归系数 偏回归系数的标准误 标准偏回归系数 偏回归系数检验 t值 偏回归系数检验 P值
比未代码化时提高了计算的精度。 代码化后，可以通过直接比较各因子或因子间的交互作用的回归系数之绝对值以确定效应的大小，即回归系数之绝对值越大者该效应越显著；而未代码化时不能这样判断。 代码化后，删除回归方程中某些不显著之项时，其它各项回归系数不变；未代码化时，在删除某些不显著之项时其它各项回归系数可能有变化。 由于代码化后，各因子或因子间的交互作用的回归系数之估计量间相互无关，如果在对系数进行系数显著性检验时，某系数P—value较大（例如大于0.2），证明它们效应不显著，可以直接将其删除；而未代码化时，各项回归系数间可能有关，因而即使某系数系数显著性检验时的P—value较大，也不能冒然删除。
若tb的绝对值大于t，说明变量x和y之间线性假设不合理 若tb的绝对值小于t，说明变量x和y之间线性假设不合理 若tb的绝对值等于t，说明变量x和y之间线性假设合理 若tb的绝对值等于t，表明回归系数为0的可能性较大，回归系数显著
回归检验的目的是判定预测模型的合理性和适用性 采用方差分析进行检验比相关系数、t检验更精确 相关系数检验中，相关系数的绝对值越接近0，变量间的线性关系越好 t检验中，应在回归常数检验后再进行回归系数检验 回归系数的tb检验系数绝对值大于t，表明回归系数显著性不为0，t检验通过
回归系数 b 的绝对值大于零 判定系数 R² 大于零 相关系数 r 的绝对值大于0.3
检验回归系数b是否等于0 判断回归方程代表实测值的好坏 推断两变量间是否存在直线依存关系 确定回归方程的似合优度 检验两总体回归系数是否相等
直线回归方程越好 回归直线估计的效果越好 回归直线的斜率越大 回归直线的截距越大 回归方程越有价值
偏回归系数 偏回归系数的标准误 标准偏回归系数 偏回归系数检验 t值 偏回归系数检验 P值
回归方程的误差越小 回归方程的预测效果越好 回归方程的斜率越大 x、y间的相关性越密切 越有理由认为X、Y间有因果关系
比未代码化时提高了计算的精度。 代码化后,可以通过直接比较各因子或因子间的交互作用的回归系数之绝对值以确定效应的大小，即回归系数之绝对值越大者该效应越显着；而未代码化时不能这样判断 代码化后,删除回归方程中某些不显着之项时，其它各项回归系数不变；未代码化时,在删除某些不显着之项时其它各项回归系数可能有变化 代码化后,回归方程式的常数项(截距)等于将自变数以＂0＂带入回归方程式后,输出变量(y)的预测值
直线回归方程越好 回归直线估计的效果越好 回归直线的斜率越大 回归直线的截距越大 回归方程越有价值
回归方程的误差越小 回归方程的预测效果越好 回归方程的斜率越大 x、y间的相关性越密切 越有理由认为x、y间有因果关系
检验回归系数b是否等于0 检验两总体回归系数是否相等 检验回归方程的拟合优度 推断两变量是否存在直线依存关系 判断回归方程代表性的好坏
直线相关分析前，应先绘制散点图 样本回归系数b<0，且有统计学意义，可以认为两变量呈负相关 回归系数越大，则说明两变量x与y间的关系越密切 同一样本的b和r的假设检验结果相同 相关系数r=1，必然有Sy.x=0
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