luning_232022-03-09

你分別拿單獨1個自變數與因變數做迴歸試試，如果迴歸係數都顯著，懷疑出現嚴重的多重共線性。

在統計學中，線性迴歸（Linear Regression）是利用稱為線性迴歸方程之間的最小平方函式對一個或多個自變數或因變數之間關係進行建模的一種迴歸分析。這種函式是一個或多個稱為迴歸係數的模型引數的線性組合。只有一個自變數的情況稱為簡單迴歸，大於一個自變數情況的叫做多元迴歸。

在統計學中，線性迴歸（Linear Regression）是利用稱為線性迴歸方程之間的最小平方函式對一個或多個自變數或因變數之間關係進行建模的一種迴歸分析。這種函式是一個或多個稱為迴歸係數的模型引數的線性組合。只有一個自變數的情況稱為簡單迴歸，大於一個自變數情況的叫做多元迴歸。

可能性不同。拒絕零假設的判斷標準或者把握程度，P值在0。05水平的可能性比0。01水平上的可能性大。統計語言描述不同。

如果P<0。05，說明某件事情的發生至少有95%的把握，統計語言描述為在0。05水平上顯著。如果P<0。01，說明某件事情的發生至少有99%的把握，統計語言描述為在0。001水平上顯著。

擴充套件資料：

顯著性分析的SPSS應用：SPSS做相關分析顯著性都為0，其實是小於0。001，就是非常小的數字，點選檢視可以看出具體的數字，說明顯著性較好。

顯著性表示的兩個變數之間的顯著性差異，數值越大，表示顯著性越大，反之，表示兩者之間存在較強的互動作用。資料列入SPSS之前要進行資料的排查，刪除異常點，得到的資料會令你驚喜。

方差分析的實質是檢驗多個總體均值是否具有顯著性差異，透過觀察各個觀測資料的誤差來源分析得到的，實際應用中方差可以來檢驗各種因素對因變數是否有顯著影響。