Multiple R:对应的数据是相关系数
R Square:对应的数值是测定系数,或称拟合优度,它是相关系数的平方
Adjusted R Square:对应的是校正测定系数,校正公式为R_a=1-((n-1)(1-R^2))/(n-m-1)=1-(n-1)(1-R^2)/v, 其中,n为样本数,你这里为15, m为变量数,你这里为1, v为自由度(df)= n-m-1=13
标准误差:计算公式为
观测值:对应的是样本数目n=15
df:自由度
SS:误差平方和
Intercept:截距,即常数项
X Variable 1:就是你输入的X变量
Coefficients:系数
t Stat:统计量t值,用于对模型参数的检验,需要查表,是回归系数和标准误差的比值,F=t^2,你可以验算一下
P-value:对应的参数是P值,当P小于0.05时,可以认为模型参数在0.05的水平上显著,或者置信度达到95%以上;当P小于0.01时,可以认为模型参数在0.01的水平上显著,或者置信度达到99%以上。
Lower 95%、Upper 95%、下限 95.0%、上限 95.0%:给出置信度为95%以上的回归系数的误差上限和下限(英文版和中文版)。
RESIDUAL OUTPUT:残差结果输出,下面的表中给出的即是残差和标准残差值
PROBABILITY OUTPUT:概率输出结果,你的图中给出的即是因变量原始数据从小到大的排序结果。
我也想知道。。。