spss中模型的优度比测量方法
spss回归分析结论？
spss回归分析结论？
R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能拒绝截距为0的原假设；回归系数（X项）为0.908，其显著性为0.000（表明P值小于0.0005，而不是0。想看到具体的数值，可以双击该表格，再把鼠标定位于对应的格子），拒绝回归系数0.908（X项）为0的原假设，也就是回归系数不为0；标准化回归系数用于有多个自变量情况下的比较，标准化回归系数越大，该自变量的影响力越大。由于你的数据仅有一个自变量，因此不需要参考这项结果。
spss入门：如何实现四格表资料的卡方检验？
卡方检验主要用于两个或多个率（或构成比）间的比较，计数资料的关联度分析，拟合优度检验等。
1、卡方公式应用于检验计数资料组间统计检验，例：
spss中列联表分析和卡方检验的区别是什么？
SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验，而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验，用于考察多分类变量数据的拟合情况（例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一致？），这两种用法是有区别的。其实，卡方检验就分为两种类型，一种为独立性检验（用于列联表），另一种就是拟合优度检验（用于考察统计模型拟合样本数据的情况）。
如何判断数据服从近似正态分？如何判断数据服？
卡方拟合优度检验 或者 正态性检验都可以检验一串数据是否服从正态分布。
你的表述：有的时间点是有的不是正态，这是错误的。分布是数据集合表现出来的特征，你可以说有异常点 就是跟其他数据所体现出来的样子 格格不入。
如果你用spss 里面就有正态性检验 QQ图 PP图
如果你用R 就用shapiro.test kolmogorov-smirnov非参数检验 K-S检验
如果你用matlab 就是normplot 实际就是QQ图