这个模型拟合优度怎么样？有问题吗？p与inta方差分析 相关性 模型高吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-08 08:29 标签： 相关性分析模型
卡方拟合优度检验在数学模型中的应用_百度文库
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卡方拟合优度检验在数学模型中的应用
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你可能喜欢基于L_1-范数拟合的AR(p)模型的稳健的拟合优度检验--《中国科学(A辑)》1998年11期
基于L_1-范数拟合的AR(p)模型的稳健的拟合优度检验
【摘要】：基于L1 回归定义了一个稳健的残差自相关函数 .在非常一般的条件下 ,获得了这个稳健的残差自相关的渐近分布 .然后 ,构造了一个稳健的多用途 ( port manteau)统计量 ,它能用于L1 范数拟合的AR( p)模型的拟合优度检验 .经验结果表明 ,对一给定的容量有限样本 ,L1 范数估计和所提出的多用途统计量对异常值、误差分布和精度是稳健的
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：O212【正文快照】：
在时间序列的分析中,标准的基于最大似然、最小二乘和矩方法的估计和检验已得到广泛的研究.众所周知,这些方法对强影响点和误差分布的偏离很敏感.进一步,异常值对这些方法有负面影响.为了克服这些缺点,可考虑稳健的时间序列建模方法.文献[1]考虑了自回归过程的广义Ｍ估计;文献
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【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库
刘春学;[D];昆明理工大学;2002年
【共引文献】
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崔恒建;[J];中国科学A辑;1997年02期
杜雪樵;[J];数学学报;1993年04期
中国博士学位论文全文数据库
胡宏昌;[D];武汉大学;2004年
吴小燕;[D];中国科学技术大学;2006年
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吕书龙;[D];福州大学;2003年
夏志明;[D];西北大学;2003年
潘哲明;[D];重庆大学;2007年
刘艳芬;[D];大连理工大学;2008年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库
侯景儒，王志民，潘汉军，潘贵平;[J];北京科技大学学报;1995年02期
杨莉军,张二艳,许燕;[J];北京印刷学院学报;2003年04期
董建,谢开贵;[J];重庆师范学院学报(自然科学版);2001年04期
李石锦;[J];大地构造与成矿学;1998年02期
叶绪孙,严云秀,何海洲;[J];地球化学;1999年03期
孟宪国,赵鹏大;[J];地球科学-中国地质大学学报;1991年02期
孟宪国;[J];地球科学-中国地质大学学报;1991年03期
赵鹏大,孟宪国;[J];地球科学-中国地质大学学报;1993年01期
施俊法,王春宁;[J];地球科学-中国地质大学学报;1998年06期
吕新彪,赵鹏大;[J];地球科学-中国地质大学学报;1998年06期
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库
李程;[D];武汉大学;2005年
张楠楠;[D];新疆大学;2006年
吐热尼古丽·阿木提;[D];新疆大学;2007年
潘怡;[D];上海交通大学;2008年
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做验证性因子分析时，拟合优度P值为.000，其余的指标都可以，请问这是怎么回事，该怎么解决呢？
各位大侠帮帮忙啊，毕业论文呢，过不去会死人的
是不是卡方除以自由度的P值？如果这个P值显著，现在一般都不易考虑。因为卡方会随着被试的增大而增加，易受被试数的影响，一般大样本的P值都较为容易显著。
载入中......
是不是卡方除以自由度的P值？如果这个P值显著，现在一般都不易考虑。因为卡方会随着被试的增大而增加，易受被试数的影响，一般大样本的P值都较为容易显著。
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增加被试？
不太明白，我的结果中怎么没有P，这一项啊，只有自由度和项数
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论坛法律顾问：王进律师spss系数中的t值我在做一个一元线性回归,本人统计学的不好,结果出来有点吃不准,想请懂的人帮忙看一下.不知道系数那个t值是负的有没有关系,F值怎么看大小呢?我的这个模型有效吗?模型汇总模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差1 .584a .341 .302 .1473962Anova(b)模型 平方和 df 均方 F Sig.1 回归 .191 1 .191 8.791 .009a残差 .369 17 .022 总计 .560 18 系数(a)非标准化系数 标准系数模型 B 标准 误差 试用版 t Sig.1 (常量) 1.037 .035 29.817 .000综合评分 -.005 .002 -.584 -2.965 .009数据怎么都挤成一堆了,,我口述一下：模型R值=0.584 R方=0.341 调整R方=0.302 （想请问一下这三个R有啥区别,怎么判断呢!）标准估计误差=0.1473962回归的平方和=0.191 F值=8.191 Sig.=0.009系数 标准系数=-0.584 t值=-2.965 Sig.=0.009
妙妙°棸裣NMX
线性回归分析的主要步骤：1、画出Y与X的散点图,从图形上分析两个变量的相关性（这点你没有做）2、R值=0.584是两个变量的相关系数,该值目前不大,说明相关性不好.R方=0.341是判断拟合优度,该值目前也太小,说明拟合性不好.3、F值=8.191,Sig.=0.009,判断方程的显著性,目前该值（Sig.=0.009）较好4、回归系数的检验,T值对应的Sig=0.009较好,但T值怎么会是负的呢?或许你的样本量太少的缘故.总之,你的模型可能是无效的.
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扫描下载二维码logistic分析结果中,需要报告的卡方值怎么操作、设置和观察?能具体回答吗?在报告Logistic分析结果时，对于回归方程的拟合优度检验一般要看哪些统计量呢？老师要求报告卡方统计量和其概率P值，而不必报告Nagelkerke R square或-2Loglikelihood值。我不是很理解这前后两类统计量之间的差异，同时，在一个数据分析结果中出现了Nagelkerke R square达20%以上，这样的拟合优度应是较高了，而卡方统计量的概率P值却又大于给定的显著性水平也即模型拟合优度较低这样的情况（该模型中的变量基本全为定序或定类变量）。是不是这两个统计量是对模型不同方面的解释？这种情况下该回归方程可用吗？或者我应该报告其中哪一个统计量呢？希望唐老师在百忙之余抽出时间给予我指点。
很爱作乐WN
你的老师不要你报告Nagelkerke R square或-2Loglikelihood值是正确的.线性模型的拟合优度指标（R square）对于Logistic回归是不适用的.在Logistic回归中,你应该主要把Hosmer and Lemeshow Test的结果作为拟合优度指标,当其Sig值（P值）大于0.05时（最好是大于0.1以上）认为模型拟合优度可以接受.操作：在Logistic回归主界面里,点击Options键,然后勾选Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit statistic就可以了（记得最后点击OK）.这会生成2张Hosmer and Lemeshow Test的结果表格,第一张是总体拟合度结果,第二张是每10个百分点原始数据的拟合度结果,你主要报告第一张表格的结果就可以了,第二张表格的结果我估计你的老师也未必看得懂,可以不报告.
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