一般认为，如果D-W值在2附近（1.7~2.3之间），说明不存在自相关性，模型构建比较好，反之如果D-W值明显偏离2，说明模型具有自相关性，模型构建较差。从上表得到，本次分析的D-W值=0.438，明显偏离2，说明模型存在自相关性，模型构建较差。但是由于一般对于时间序列分析才会考虑DW值，本次分析数据并非时间序列...
一般来说，D-W检验其值在0到4之间。如果D-W检验值接近0，说明存在正自相关，如果接近4，说明存在负...
D-W=1.602,说明回归模型随机误差项,相关度较弱,模型可信。 回归标准化残差=0.998:说明标准化残差落在(-2,2)区间以外的概率≤0.05,标准化残差符合标准正态分布N(0,1)。95%以上的数据测量值参与正常回归拟合,回归模型良好。 在此基础之上,我们拟合出来的曲线,才最接近于真实值。 由此,我们就可以大体上看出产品...
D-W值是检验自变量之间是否存在自相关,上图中D-W>2表示问卷中的几个自变量无自相关性, 即方差分析表,ANOVA表的一个作用就是验证假设(A对B不产生影响)是否成立,一般只看sig.值即可,上图sig.<0.01,说明拒绝原假设,至少有一个对因变量产生显著性影响。 下一...
D-W值是检验自变量之间是否存在自相关,上图中D-W>2表示问卷中的几个自变量无自相关性,(D-W值的范围记得不是很清楚了,见谅…..)。 即方差分析表,ANOVA表的一个作用就是验证假设(A对B不产生影响)是否成立,一般只看sig.值即可,上图sig.<0.01,说明拒绝原假设...
变量之间是否相互独立的? == 其实就是写问卷的人都是独立的+自己作答的 看德宾沃森(D-W)值 ,在模型摘要表里 一般来说越接近2越好,在2左右说明是独立的,模型设计的越好 2. 多重共线性,自变量存在很相似的情况。例如肥胖与体脂同时引入回归方程的话,就会产生极强的多重共线性,而导致结果作废。这就需要看方差...
在 model summary中。最后一项就是。durbin-watson。
D-W值：D-W检验值，Durbin-Watson检验，是自相关性的一项检验方法。如果D-W值在2附近（1.7~2.3之间），则说明没有自相关性，模型构建良好。第一步：首先对模型整体情况进行分析 包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。第二步：分析X的显著性 分析X的显著性（P值），如果呈现出显著...
回归分析结果的解读主要包括R方、调整后的R方、方差显著性、t检验显著水平和D-W值。R方和调整后的R方的高值（通常90%以上）表明回归模型拟合效果良好。方差显著性小于0.05表明解释变量与被解释变量间存在显著线性关系。t检验显著水平同样小于0.05，指示统计学意义。D-W值用于判断数据是否存在自相关...