什么是回归系数？各指什么？数值异咋那么大？

回归系数的含义是什么？

回归系数（regression coefficient）在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。例如回归方程式Y=bX+a中，斜率b称为回归系数，表示X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。

什么是回归系数？各指什么？数值异咋那么大？

什么是回归系数？各指什么？数值异咋那么大？

什么是回归系数？各指什么？数值异咋那么大？

理解

1、相关系数与回归系数：

回归系数大于零则相关系数大于零。

回归系数小于零则相关系数小于零。

2、回归系数：由回归方程求导数得到，所以，回归系数>0，回归方程曲线单调递增。

回归系数<0，回归方程曲线单调递减。

回归系数=0，回归方程求值（值、小值）。

回归系数、标准回归系数，各指什么？数值异咋那么大呀？

回归系数在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。 回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x 增大而减小。 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言，Y将变动b单位。 标准回归系数消除了因变量y和自变量x1，x2，…xn所取单位的影响之后的回归系数，其的大小直接反映了xi对y的影响程度。 计算方法对数据标准化，即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准，计算得到的回归方程称为标准化回归方程，相应得回归系数为标准化回归系数。

什么是回归系数?

问题一：什么是回归系数？ 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言，Y将变动b单位.

附：

回归方程

对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。

指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。

问题二：什么是回归系数Regression coefficient 回归系数 regression coefficient 在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。 回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言，Y将变动b单位。

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：SPSS回归系数 SIG是什么？回归系数里SIG是什么全称是什么 significance，是显著性水平的意思。

问题五：什么是回归系数？ 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言，Y将变动b单位.

附：

回归方程

对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。

指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。

问题六：什么是回归系数Regression coefficient 回归系数 regression coefficient 在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。 回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言，Y将变动b单位。

问题七：什么是偏回归系数，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。

问题八：相关系数和回归系数的联系和区别 直线回归系数与相关系数的区别：

1.资料要求上

回归只要求Y服从正态分布，对X可以不要求；相关要求两变量均服从正态分布。

2.应用上

说明两变量间依存变化的数量关系用回归；说明两变量间的相关关系用相关。

3.意义上

回归系数b表示X每增（减）一个单位，Y平均改变b个单位；相关系数r说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度与相关方向。

4.计算公式不一样

5.取值范围不一样：-∞＜b＜+∞，-1≤r≤1。

6.单位不同：b有单位，r没有单位。

回归系数b乘以X和Y变量的标准之比结果为相关系数r。即bσx/σy=r

回归系数与相关系数的联系：

1.对一组数据若能同时计算b和r，它们的符号一致。

2.b和r的设检验是等价的，即对同一样本tb＝tr。

3.用回归可以解释相关

回归分析中有一个叫决定系数的指标，它的取值是在0～1之间的，决定系数值越接近1表明回归的效果越好。可以证明，相关系数r平方等于决定系数的值，用公式记为：

1、相关系数与回归系数：

A 回归系数大于零则相关系数大于零

B 回归系数小于零则相关系数小于零 （仅取值符号相同）

2、回归系数：由回归方程求导数得到，所以，

回归系数>0，回归方程曲线单调递增；

回归系数 问题九：回归系数代表什么？ 代表相关性

回归系数和相关系数有什么区别？

直线回归系数与相关系数的区别：

1.资料要求上

回归只要求Y服从正态分布，对X可以不要求；相关要求两变量均服从正态分布。

2.应用上

说明两变量间依存变化的数量关系用回归；说明两变量间的相关关系用相关。

3.意义上

回归系数b表示X每增（减）一个单位，Y平均改变b个单位；相关系数r说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度与相关方向。

4.计算公式不一样

5.取值范围不一样：-∞＜b＜+∞，-1≤r≤1。

6.单位不同：b有单位，r没有单位。

回归系数b乘以X和Y变量的标准之比结果为相关系数r。即bσx/σy=r

回归系数与相关系数的联系：

1.对一组数据若能同时计算b和r，它们的符号一致。

2.b和r的设检验是等价的，即对同一样本tb＝tr。

3.用回归可以解释相关

回归分析中有一个叫决定系数的指标，它的取值是在0～1之间的，决定系数值越接近1表明回归的效果越好。可以证明，相关系数r平方等于决定系数的值，用公式记为：

1、相关系数与回归系数：

A 回归系数大于零则相关系数大于零

B 回归系数小于零则相关系数小于零 （仅取值符号相同）

2、回归系数：由回归方程求导数得到，所以，

回归系数>0，回归方程曲线单调递增；

回归系数<0，回归方程曲线单调递j减；

回归系数=0，回归方程求值（值、小值）

你的数据可能恰好体现出了你说的那种趋势，但是实际上相关系数和回归系数之间没有明确的大小变化关系，不能单独考虑某一个变量的回归系数的大小，要结合整个回归方程及拟合优度来分析模型。

在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，相关系数只能反映线性相关程度，不能确定因果关系，不能说明相关关系具体接近哪条直线，而我们希望其中的一条地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“贴近”已知的数据点，此时根据样本数据利用相应的估计方法估计出我们认为的接近总体的回归方程的系数

或者(个人理解)相关系数是说明，变量Y的增长是否随X的增长而体现出越加趋近于直线(这些直线可能是许多平行或相交但夹角很小的直线)的趋势，相关系数越大，说明越多的样本点(Xi，Yi)分布在同一条直线上，但是这种直线趋势不一定是完全由于变量X的变化引起的，也可能是由于存在某些没有考虑到的随机因素导致，仅次并不能完全的确定直线的位置，而回归系数是在定了随机扰动的分布后，变量X的变化对Y的影响，所以说相关系数只是片面的说明两个变量之间相关关系密切程度的统计分析指标，而回归系数才是全面的反映变量之间的依存关系。

spss中介效应检验路径系数怎么看

中介的意思就是自变量X通过影响中介变量M而作用于因变量Y（模型图如上图所示），spss做的话就是所谓依次检验法，只要分别证明X可以影响M，M可以影响Y就可以确定中介效应的存在了。

基本步骤就是分别做M对X的回归（a）；Y对X（c'）、M（b）的回归，如果回归系数a和b分别显著，就代表有中介作用。如果c'也显著，代表此中介为部分中介，否则有可能是完全中介。

中介路径系数a和b的显著性判断方式和一般的回归分析一样，若p值也就是sig小于0.05，表明其显著。

什么是回归系数？

回归方程是统计学中用来描述因变量和自变量之间关系的方程式。它一般表示为：

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε

其中：

Y 是因变量，表示我们要预测的结果。

X1, X2, ..., Xk 是自变量，表示影响因变量的因素。

β0, β1, β2, ..., βk 是回归系数，表示因变量与自变量之间的关系。

ε 是误项，表示不能被解释的随机误。

对于回归系数的显著性，我们通常使用t检验和p值来评估。如果p值小于某个显著性水平（例如0.05），我们就可以认为这个回归系数是显著的。否则，我们就可以认为它不显著。

回归系数的经济含义就是因变量与自变量之间的关系。例如，如果回归系数 β1 是显著的，那么我们可以说：一个单位的变化（例如1）在 X1 自变量上，会引起 β1 在 Y 因变量上的变化。因此，我们可以利用回归方程来预测 Y 因变量的值，并通过回归系数来了解不同因素对因变量的影响程度。