回归R2小于0.5

R2不到0.1,先不管偏回归系数的sig值了,找个好的理论指导,再选些其他重要的解释变量吧.再问：是数据处理的不对呢？还是这个模型本身有问题?多谢！

对你的考虑也是有道理的假如说是R1本身比R2小但是跟R1串联的用电器的电阻比R2大这样的话确实是你所考虑到的内容不过从题目来看一般这样的情况是不会考虑别的用电器你想假如有别的用电器题目肯定会提示另外题

我是高三之后才总结出学习数学的方法的,首先你必须对自己有信心.你得坚信我能学好数学.其次你说的题海战术,这是一个历史悠久的战术了,为什么这么多年还没有淘汰,就是它适合大多数的学生,你做题做的多,见得就

∵I=I1+I2，U=U1=U2，∴由I=UR可得，UR=U1R1+UR2化简可得1R=1R1+1R2，则有1R＞1R1，即R＜R1；1R＞1R2，即R＜R2；所以电阻R1与电阻R2并联后的总电阻小于

R2就是相关系数的平方,R在一元线性方程就直接是因变量自变量的相关系数,多元则是复相关系数

串联的时候电流是一样的再问：不违背欧姆定律吗再答：不违背的串联电路里的电流是处处相同的，由于电阻不一样大，所以，R1和R2两处分的的电压U1和U2也不一样大U1=R1×电流U2=R2×电流U1+U2是

先说说这个相关系数吧.如果不想看这么多,直接跳到最后一段即可.徒手打的,希望能让你看明白.相关系数就是线性相关度的大小,1为（100%）绝对正相关,0为0%,-1为（100%）绝对负相关.所谓正相关就

p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源想要更多的了解,建议你参照Minitab软件再问：我的二元回归曲线方程中，一个因变量的P值小于0.05，另一个因变量的P

方偏小,理论上是不合理的,但很难说是否可行,因为这不是检验回归方程的唯一标准,建议结合F检验和T检验来确定.

一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系

你方程能解释因变量的程度是90.9357%,这是从adjustedR中看出来的,方差分析说明方程是有意义的.第三个表看不清楚,应该是对各变量系数的检验.你还应该做各变量的共线性诊断.在进行分析的时候选

小于.并联电路的电压相同,两个电阻电压相同,R1大于R2所以电流R1小于R2

不要过于看中R2,R2能表达的信息很少.对于一个回归来说,R2小不代表相关性低,R2大也不代表相关性高.如果残差的方差小,R2就大方差大,R2就小能否判定线性回归,可能得做misspecificati

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

TheR-Squaredtellsyouhowmuchyourabilitytopredictisimprovedbyusingtheregressionline,comparedwithnotusi

导体并联相当于增加了导体的横截面积,所以总电阻变小.类比一下,假如导体是水管,而电荷是水的话,两导体串联相当于把两根水管连接成一条直线,导体长度变长了,水管里的水即电荷在水管中流动的时候受到的阻碍作用

这说明数据完全不符合线性关系.

2、各个自变量之间存在共线性问题,冲销了对因变量的影响,建议看单个自变量的T值,把不显著的剔除.然后,逐步回归,看哪个自变量加入后使得整个模型的拟合优度降低.3、只看R²不行,还要看adjR

不能拒绝二次adm项系数为0的假设所以不显著你可以看看二次回归和一次回归R方的差异如果不大说明一次v即可.再问：但是R^2很大啊。。。再答：一次和二次的R方差异是多少?再问：相差不大。。。

没有几何解释这个说法你说的beta对应于的OR吗?R2越接近于1越好我替别人做这类的数据分析蛮多的