spss软件测出来的残差、残差标准差、残差t值应该怎么选？ 前两个图是方差分析，关键看F值和sig值。F值很大2113，且sig值小于0.05，通过了显著性检验，说明回归模型在总体上是显著的。下一个表是残差统计量，有许多关于残差的特5261征。比如标准化残差，学生氏残差，cook距离等等。在描述模型拟4102合效果好坏。最后一个表是回归系数表，这是最关键的。可以用它写出回归方程，1653附在论文中。具体解释：回归系数为-0.807，表明自变量增加一个单位专，因变量平均下降0.807个单位。第五列t是回归系数的显著性检验，sig都小于0.05，通过了检属验。最后是共线性检验，VIF很大，说明模型是有缺陷的，存在多重共线性。
spss非线性回归分析，anova表无残差项，不能显示相关系数，怎么解决？ SPSS软件内的一个smaple t检验和单因素方差分析测试这两个并不适用于你的数据，你应该先使用密度和导热系数散点图检查之间的关系（线性或非线性关系）的存在的可能性，如果有是密度和传热系数之间存在一定的线性关系，可以用SPSS来看看它们之间的相关性是关系到数字的强度：二元.后相关分析完成后，你仍然需要检查散点图，看不出有什么异常值或极端值？扭曲你的相关系数。如果您怀疑异常值或极端值？可能会扭曲你的相关系数，则需要使用SPSS线性回归检验库克的距离和杠杆值，数据点对于那些较大的Cook距离以及杠杆值？可他们考虑重新之前删除-分析。如果散点图显示了可能存在的非线性关系，你先检查，看看是否有没有公式专业书籍在这方面，如果是的话，你可以看看非线性回归采用SPSS之间它们多少是有关的强度；如果没有公式，这个问题比较复杂，可以考虑请专业的专家的帮助。如果散点图显示的密度和传热系数之间的相关性不强，你能相信这两者之间没有任何关系。从我的答案，你可以看到，散点图的结果是非常重要的，有种你的问题，这是没有统计模型无法替代的。
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。
