您好,現在軟糖來為大家解答以上的問題。f值計算公式，f值相信很多小伙伴還不知道,現在讓我們一起來看看吧！

1、R方為決定系數，即擬合模型所能解釋的因變量的變化百分比。

2、例如，R方＝0．810，說明擬合方程能解釋因變量變化的81％，不能解釋的19％。

3、F是方差檢驗，整個模型的全局檢驗，看擬合方程是否有意義T值是對每個自變量進行一個接一個的檢驗（logistic回歸），看其beta值，即回歸系數是否有意義F和T的顯著性均為0．05，回歸分析在科學研究領域是最常用的統計方法。

4、《SPSS回歸分析》介紹了一些基本的統計方法，例如，相關、回歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序回歸和生存分析（壽命表法、Kaplan－Meier法以及Cox回歸）。

5、SPSS是世界上最早的統計分析軟件。

6、1968年，斯坦福大學的三位研究生NormanH．Nie，C．Hadlai（Tex）Hull和DaleH．Bent成功地進行了研究和開發。

7、同時成立了SPSS公司。

8、擴展資料：原理：這種表示取決于變量Y中可由控制變量X解釋的變化百分比。

9、決定系數不等于相關系數的平方。

10、這個和相關系數之間的區別是如果你去掉｜，R｜等于0和1，由于R2

11、決定系數：在Y的平方和中，X引起的平方和所占的比例為R2相關程度由決定系數的程度決定。

12、R2越接近1，相關方程的參考值越大。

13、反之，越接近0，參考值越低。

14、這就是一元回歸分析的情況。

15、但是決定系數和回歸系數本質上是不相關的就像標準差和標準誤差本質上是不相關的一樣。

16、在多元回歸分析中，決定系數為路徑系數的平方。

17、表達式：R2＝SSR／SST＝1－SSE／SST其中：SST＝SSR＋SSE，SST （total sum of squares）為總平方和，SSR （regression sum of squares）為回歸平方和，SSE （error sum of squares） 為殘差平方和。

18、參考資料來源：百度百科-SPSS回歸分析。

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