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[軟體程式類別]:SPSS [程式問題]:Multiple linear regression + bootstraping [軟體熟悉度]:新手 [問題敘述]: 如果因為樣本非呈常態分布, 因此在SPSS中跑Multiple linear regression的時候有設定加跑bootstraping, 那麼我比較疑惑的是bootstraping跑出來的結果是不是只有拔靴後的beta係數可採用? 因為F值得顯著是用來看「迴歸式」是否成立, 但是好像涉及F值的檢定樣本觀察值分布就必須要符合常態, (因為之前有板有補充說明依據Gauss-Markov theorem以最小平方法進行迴歸時, 在一定條件之下,並沒有規定跑迴歸殘差一定得符合常態) 所以我想問的是加跑bootstraping之後, 加上我的樣本又不是成常態分佈的話, 是不是就不用去解釋F值的部分了? 反正也沒有意義? 我只需要解釋報表中出現拔靴後的beta係數即可? 那t值呢? 真的很對不起, 因為統計對我來說實在太深奧了, 所以我想說如果可以的話想直接了解到底在資料非呈常態的狀態下, 我使用SPSS進行拔靴的話, 到底有那些值才是具有意義可以引用的? 拜託各位了T^T --



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1F:→ andrew43: 如果要採用bootstrap就看抽出的平均或中位數以及信賴區 04/14 23:59
2F:→ andrew43: 間,而F或t就不是關心的重點了。 04/15 00:00
3F:→ andrew43: 用信賴區間有沒有包括H0來做檢驗。 04/15 00:00
4F:→ andrew43: 另外,「樣本非呈常態分布」不是重點,而是殘差。 04/15 00:07
5F:→ milk0925: 抱歉,因為想說殘差非常態,樣本就不會成常態,所以就沒 04/15 07:00
6F:→ milk0925: 有再改回來了,感謝~ 04/15 07:00







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