问题一：统计学中回归系数的意义 回归系数反映了自变量与因变量的关联程度，标准化的回归系数等价于相关系数。而相关系数则是用自变量预测因变量的回归系数与用因变量预测自变量的回归系数的几何平均值。
简单点理解的话是可以看做自变量和因变量的一种相关关系
问题二：偏回归系数的介绍 partial regression coefficient在多元回归分析中，随机因变量对各个自变量的回归系数，表示各自变量对随机变量的影响程度。偏回归系数是多元回归问题出现的一个特殊性质,如何理解、辨认和求取偏回归系数正是本文要讨论的。为了简化问题,我们把对偏回归系数的讨论,限定为只有2个解释变量的系统,即建立的经济计量模型为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+ui(1) 回归方程为^Yi=^β0+^β1X1i+^β2X2i(2)式中^βi(i=0,1,2)为偏回归系数。
问题三：什么是偏回归系数，它与简单线性回归的回归系数有什么不同 多元线性回归模型中，回归系数βi（i＝1，2，，，，k）表示的是当控制其它解释变量不变的条件下，第i个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。
简单线性回归模型只有一个解释变量，回归系数表示解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响。多元线性回归模型中的回归系数是偏回归系数，是当控制其它解释变量不变的条件下，某个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，从而可以实现保持某些控制变量不变的情况下，分析所关注的变量对被解释变量的真实影响。
问题四：逐步回归里面哪个是标准回归系数，偏回归系数 5分 Unstandardized Coefficients是偏
Standardized Coefficients是标准回归系数
问题五：SPSS 线性回归分析中，系数表解读 B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差,所以看结果要看标准系数的，非标准化的可以不看。
你写的回归方程式用非标准化系数来的，要改成标准系数的就对了，就算用非标准化的，你方程的截距都没有，非标准化的方程还是有截距的（就是那个常量）
问题六：线性回归参数含义的理解问题 30分 我擦，题主这么多问题一点悬赏都没有，太小气了！！知道我也不答！！
题主仍然小气的让人心碎，你得知道这个问题还是很复杂的。那我就简单讲讲吧。
首先线性回归模型有一个通用的公式是Y=(X^T)B (X^T是向量的转置,向量默认列向量)，因为这个公式兼容了当函数是多元的情况。 在这里，将其展开是y=(1,x1,x2,...,xn)^T (b0,b1,...bn)一元的话，就是y=(1,x1)^T(b0,b1). 所以B一定是向量。
线性回归完整的模型是这样的。 对于任取一点，y是一个变量服从正态分布，分布的期望值=(X^T)B。你得知道，线性回归得到的y，实际上是一个正态分布的期望值， 只能对应一种预期。但对于一组实际的数据，你也可以看到线性模型的图与实际散点图并不完全重合。
然后系数的计算是使得（y-BX）^2最小，B的计算结果是包含y的，y又是一个变量，所以B也是一个变量。如果代入一组实际数据，那么我们得到是其实是对B的一个估计值，一般记作b。
（3）残差公式为 (求和符号)（yi-yi'）^2。 yi为实际值，yi'为线性模型所求的值。在这里实际值与回归出来的函数都出现了。 标准差只是形容一组实际数据与其平均值的偏离程度，并没有出现回归出来的函数。
4. 置信区间是对一个变量说的。你这里置信区间是对参数B还是y呢？我MATLAB没用过，不知道究竟指谁。
5. 标准差应该解释清楚了吧。 这么多统计量都是为了说明 线性模型是否足以刻画这组数据。你可以看看一本书叫Applied Linear Statistical Method 第五版，这些统计量对于多元回归的变量的选取还是有一定意义的，
6. 可以理解成当H0成立时，我这组数据在当前模型里是不是最极端的情况。p非常小，意味着这组数据是非常极端的，在很多次实验里只能出现几次，所以就reject H0.
问题七：excel回归分析中的指标代表什么意义 统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义，但变量之间关系分析及计算繁杂，而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系，完成其繁杂的计算分析过程。 根据回归预测中的实例，借助Excel进行相关分析，判断出其相关程度，并在此基础上建立回归模型，最后用Excel完成计算分析、统计检验及预测，使回归预测分析的计算过程更简捷，统计预测方法更为实用。 直线回归分析是研究一个应变量与一个自变量间呈直线趋势的数量关系。在实际中，常会遇到一个应变量与多个自变量数量关系的问题。一个应变量与多个自变量间的这种线性数量关系可以用多元线性回归方程来表示。
式中b0相当于直线回归方程中的常数项a，bi（i=1,2,……m）称为偏回归系数，其意义为当其它自变量对应变量的线性影响固定时，bi反映了第i个自变量xi对应变量y线性影响的度量。 〔例〕财政收入多因素分析 在一定时期内，财政收入规模大小受许多因素的影响，如国民生产总值大小、社会从业人员多少、税收规模大小、税率高低因素等。本例仅取四个变量作为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。 t: 年份，y: 财政收入(亿元)，xl: 税收(亿元)，x2: 国民生产总值 (亿元)，x3: 其他收入(亿元)，x4: 社会从业人数(万人)。 数据来自中国统计出版社出版的《中国统计年鉴》，数据时限为1978-1995年，见下图1所示。按下列步骤使用Excel“回归”分析工具： 1. 输数据: 将数据输入A1:F19单元格。数据为19行6列，分别记每列变量名为t、y、x1、x2、x3、x4
2. 相关分析： (1)选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项, 在分析工具框中选“相关系数”。相关系数对话框将显示为图2所示，它带输入输出的提示。
1)输入 输入区域：$B$1:$F$19 分组方式：⊙逐列 选择标志位于第一行 2) 输出选项 ⊙输出区域: $A$21 (2)单击“确定”，Excel将计算出结果显示在输出区域中。
3. 回归分析: (1) 选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项, 在分析工具框中“回归”。回归对话框将显示为图4所示，
1) 输入 Y值输入区域：$B$1:$B$19 X值输入区域：$C$1:$F$19 标志 常数为零:只有当用户想强制使回归线通过原点时才选此框 置信度: Excel自动包括了回归系数的95％置信区间。要使用其他置信区间，选择该框并在“置信度”框中输入置信水平 2) 输出选项 ⊙ 输出区域: $H$1 3) 残差 残差(R)：选择此框可得到预测值和残差(Residual)，见图7。......>>
问题八：怎样根据偏回归系数判断是否显著 （1）参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。 （2）标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值（prob)都小于5%水平，说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度，越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加，对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残差是否序列自相关，如果严重偏离2，则认为存在序列相关问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验，越大越显著
问题九：多元线性回归系数正负是什么意思 多元线性回归：在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
简介
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度，更简单地来说，同样工资收入，如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小，但是工资水平对消费的影响程度并没有变，所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能，具体到这里来说，就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数，表示如下：
Zy= β1Z*1 + β2Z*2 + … + βkZ*k
注意
由于都化成了标准分，所以就不再有常数项 a 了，因为各自变量都取平均水平时，因变量也应该取平均水平，而平均水平正好对应标准分 0 ，当等式两端的变量都取 0 时，常数项也就为 0 了。
如何把正的变成负的：如果这个回归因子的显著性不高的话,你可以通过增加或者减少回归因子来达到目的,增加一个显著性比它高的正向显著回归因子,或者减少一个显著性比它低得负向显著回归因子,都可能使得回归系数从正的变成负的.
这样的话,其实你这个回归因子本身就不显著,一般来说是可以忽略掉它的.
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考