《数据处理与分析精粹》书中“技巧 回归分析预测 ”的问题

wlynnd

在《数据处理与分析精粹》一书中，技巧270   回归分析预测

工作时间与行驶距离，业务次数的  这一模型中：
回归分析结果中显示：业务次数的P-value值为0.0127，大于0.05，
按道理来讲，不能通过显著性检验的。书中未提这一点。
而只是讲到：（P534图270-5下面一段）
“多元回归模型，自变量和因变量总体之间的线性关系是否显著，主要通过‘方差分析’结果中的F检验值来判断”。
具体如何判断，也没细讲了。

在后面的一个预测GDP的例子当中 ，P535第一段第三行中提到，“回归模型的两个参数X2，X3，的P-value值分别为0.0522，0.6360，不能通过显著性检验，需要修正模型。”

问题1： 工作时间与行驶距离，业务次数的这一模型中，业务次数的P-value值为0.0127，大于0.05，不能通过显著性检验。这一模型，是否能行？是否需要再修正？
问题2： 工作时间与行驶距离，业务次数的这一模型中，工作时间与业务次数的相关系数为0.679。 相关系数是否太小了点。也可说明此模型需要调整吗？
问题3：书中P534图270-5下面一段提到“多元回归模型，自变量和因变量总体之间的线性关系是否显著，主要通过‘方差分析’结果中的F检验值来判断”。F检验值，如何看？在什么水平，才能说明是显著的？

[ 本帖最后由 wlynnd 于 2010-11-22 19:29 编辑 ]

江湖小生2008

谢谢你的分享呀！！！！

anning1304

来学习。。。。。

sx_l

学习，谢谢分享！

non-loser

等高人解答

罗蓝147

又学习啦，感谢分享