线性回归拟合优度检验

Q1：多元线性回归模型没有常数项

如果你说的是软件操作阶段呢，那么你在回归程序中加入一个变量字母C就可以了
如果你说的是回归后的成品，即模型就是没有常数项的模型比有常数项的模型对显示的经济状况拟合得更好（或者常数项无法通过t检验），那么就说明该模型本身就不应该带有常数项。
我个人认为常数项和随机误差项带有一定的共性，也就是说如果常数项并不显著异于零，把它放在随机误差项里可能对模型的解释更容易一些，当然这是投机取巧。

Q3：如何判断多元线性回归的拟合优度

拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

Q4：怎么对多元线性回归模型的回归系数β做t检验和F检验

多元线性回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方
程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
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