論文中回歸分析的數據怎麼看

A. 畢業論文中，回歸分析中15個統計量解釋

在畢業論文的回歸分析中，關鍵的統計量有以下幾點：

• 回歸系數：其正負需符合理論與實際，截距項的回歸系數無經濟意義。標准差或標准誤差越大，回歸系數的精度越低。


• T檢驗：用於檢驗回歸系數是否顯著，T值與回歸系數、標准誤差有關，絕對值越大表示估計越可靠。P值則反映了理論值超過樣本值的概率。


• DW值：評估序列的自相關性，不同區間代表不同的自相關程度，但需注意DW檢驗的假設條件。DW-h檢驗適用於特殊情況。


• 被解釋變數的均值和標准誤差：反映變數的集中趨勢和離散程度，對模型建立至關重要。


• AIC和SC：用於確定時間序列的滯後階數，AIC和SC雖然形式不同，但目標是找到最佳的模型復雜度與擬合度平衡點。


• F統計量和P值：F統計量衡量整體解釋變數的顯著性，P值則衡量其概率，但F檢驗與T檢驗在一元線性回歸中等價。