spss如何检验残差的方差齐性，残差的方差齐性是回归分析要满足的一个条件，通常我们要用散点图来检验残差的方差齐性，根据散点图可以看到标准化的残差随着估计值的变化趋势。
spss做多重线性回归需要满足的条件及检验方法
spss如何检验残差是否符合正态分布，？在做回归的时候，残差的分布必须是正态分布，否则就会使得得到的回归方程没有任何实际的意义。在检验残差的分布是否为正态的时候，。
怎么用SPSS做残差图
关于SPSS结果，P-P回归标准化残差图. 这张图应该怎么解释 最主要的是两个表，一个是拟合优度表，给出判定系数R方。二是回归系数表，给出回归系数估计值及其显著性检验的结果。残差的直方图，主要是用来判断残差是否服从正态分布。因为经典回归模型的基本假设之一是，随机误差项服从正态分布。
为什么要进行残差的正态性检验？ 残差是否正态有什么意义 这个问题可以分解为方面残差为什么要随机，随机为什么符合正态 关于残差为什么要随机，我们做拟合的时候，响应变量y应该是预测变量X的函数，但是。
如何用SPSS做对数正态分布检验？残差图上的点的波幅在什么范围才算满足？ 在SPSS上，2113对数正态分布检验只能使用5261P-P图或Q-Q图。残差图主要看其形状是否有4102规律，而不仅仅是1653看其波幅，至于波幅在什么范围并没有一个通用的标准。对于你的数据，数据点基本紧紧地围绕在P-P图的45度线上，应该说基本上符合对数正态分布。唯一有些不足的是残差图的形状有些规律，不过波幅最大不超过0.06，其对应的累积百分点在0.6以上，差距不算大，因此我认为可以不必对此过于关注，仍然可以认定数据基本符合对数正态分布。
spss用独立样本T检验时，假设方差相等的levene检验sig值小于0.05，接下来该怎么办？ 看方差不相等的那一行，sig值小于0.05，这种情况就是方差不齐。
spss中如何利用直方图看出残差的正态性 直方图是粗略检验正态性的一个好方法，通过对数据的大概形态的了解我们可以粗略的看出数据是正太还是偏态，好吧，下面是具体的方法： 工具/原料 spss20.0 。
spss多重线性回归如何检验残差的独立性，？在做线性回归的时候必须要想到残差必须是独立的，为了检验残差的独立性，我们通常用到DW方法，DW值得分析比较复杂，这里单独提。
