spss逻辑回归预测
logistic回归中如果常数项（constant）P值大于0.05是什么意思？
logistic回归中如果常数项（constant）P值大于0.05是什么意思？
只有告知是SPSS才有P的含义,因为在SPSS中表示双侧尾概率.P-2tails. 我的意见是如果大于0.05那应该表示不具有该类型统计学回归意义.
logistics模型拟合结果怎么算？
SPSS中做完二值Logistic回归后，回归结果只看最后一个表格，表格中参数B代表回归系数值，SIg代表偏差，只要SIg值小于0.05的B值，都是符合回归结果的值。
spss如何检验回归方程？
你用spss做回归，默认会输出模型的检验与回归系数的检验，这是默认的，你仔细查看输出结果即可。结果分为几个部分：变量描述，方程检验， 回归系数检验等
能请教您spss回归分析结果的解读问题吗？
说明一下各个符号，constant的意思是常量，实际上就是回归方程的截距，也就是自变量为0时因变量的取值，如果你的方程是标准化的，且因变量是正态分布的，那么常量会变成0，也就是没有截距。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。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关
标准误表示由于抽样误差所导致的实际值和回归估计值的偏差大小，标准误越小，回归线的代表性越强
希望对您有用