qpzsu 2009/08/18
orgin或excel,都可以处理,你最好参考本书,最小二乘法回归的方差分析 concentration area 0 0 1.24 29152.3 2.37 47025.3 5.12 86852.3 8.12 132450.6 SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.99992619 R Square 0.999852385 Adjusted R Square 0.999778578 标准误差 683.0099322 观测值 4 方差分析 df SS MS F Significance F 回归分析 1 6319604416 6319604416 13546.77306 7.38101E-05 残差 2 933005.1351 466502.5675 总计 3 6320537421
dickwang2008 2009/08/13
[quote]原文由 [B]henry1126[/B] 发表: 最近投了一篇关于液质残留分析的文章,审稿人说一元线性拟合的相关系数R不能很好说明线性好坏,建议做lack-of-fit test。这是什么意思?求求大家帮忙了。SPSSV12.0可以做吗?F值和P值具体有什么意义?lack of fit 怎么判断线性好坏? (哪位详细点教教我好吗?)[/quote] 建议楼主在数据处理版块发个帖子询问一下,这边我帮你置顶看看有没有高人了解这个。
calfstone 2009/08/19
看看数据处理版的回复哈!
qpzsu
第5楼2009/08/18
orgin或excel,都可以处理,你最好参考本书,最小二乘法回归的方差分析
concentration area
0 0
1.24 29152.3
2.37 47025.3
5.12 86852.3
8.12 132450.6
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R 0.99992619
R Square 0.999852385
Adjusted R Square 0.999778578
标准误差 683.0099322
观测值 4
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1 6319604416 6319604416 13546.77306 7.38101E-05
残差 2 933005.1351 466502.5675
总计 3 6320537421