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本帖最后由 wanghaidong918 于
09:48 编辑
如题。是不是就是在ANOVA中的自由度之和是样本容量？请教了！
比如，我的总体的样本容量很大，但是其中有些变量有缺失值，我把这些变量都放在OLS模型中，最后选一个解释度最高的模型。但在这时我不知道SPSS最终在最好的模型中用了多少样本。在下表所列的第十个模型中R平方最大，总自由度是541. 那请问在这第十个模型中SPSS用了多少个样本呢？假设第十个模型中加常数项一共8个变量。
Model& & & & Sum of Squares& & & & df& & & & Mean Square& & & & F& & & & Sig.
10& & & & Regression& & & & 67.763& & & & 10& & & & 6.776& & & && && && && &&&53.319& & & & .000
& & & & Residual& & & & 67.485& & & & 531& & & & .127& & & &&&& & & &&&
& & & & Total& & & & 135.248& & & & 541& & & &&&& & & &&&& & & &&&
载入中......
没人知道吗？
哈哈 今天居然是注册两周年! Cool!
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样本容量太小会影响回归分析结果的准确度，样本容量要达到一定的数量才可以得出比较准确的分析结果，一般要求是30个数据以上
载入中......
小样本也能做回归分析。只不过误差相对较大，精确程度不够高。其中主要影响的是显著性检验，用F检验时n越大f值越大。要想保证回归结果的精确性，至少n要大于30比较好。
，，，，，，，
回归分析目的是研究数据的内在数量规律性，为了使所得结果的偏差尽可能的小，理论上样本容量应当越大越好，把握数据的规律性就会越精确。一般而言样本容量应当至少为30，但是这只是针对于大多是情况的，如果所得样本容量不足30，比如您列举的样本容量为8，如果此种情况下的样本容量占总体样本的比例已经相当大，那麽我个人认为进行回归分析是可以的。……仅个人意见，如有不对还请多多包涵！
应该可以，但是结果误差较大，样本容量至少得有30个，才会保证进行回归分析的准确度
回归分析的样本容量一般要求&=30个 但不是说8个就不能进行回归分析，只是在这样的小样本做的回归分析的精确度不会太高。
小样本同样可以做回归分析，只是小样本容量所建立的回归方程得到的结果误差较大，不太可靠。一般而言，样本容量越大，得到的数据越多，越能保证回归分析的准确度。样本容量应该不小于30。
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样本容量的大小决定你所做的回归方程的精确程度.当然,你样本数据多的话可以得到较真实的回归方程.而如果观察数据太少的话,样本信息则不够充分.样本在三十个以上才能保证其充分性吧.
在具体应用回归分析原理解决实际问题的时候，究竟使用多大规模的样本，才能实现相关与回归分析的目的，才能达到较好的统计推断效果，这是一个值得重视和讨论的问题。我们知道，样本容量过小，比如极端的情况只有两对观察资料，那么由解析几何两点确定一条直线原理，我们就没有必要讨论相关与回归分析的随机性，也无法解释为什么要在分析模型中引入随机性因素。观察次数太少，由于样本信息不充分，会导致模型估计结果的稳定性非常差，再就是也无助于我们揭示和掌握经济现象之间的统计相依关系。样本容量似乎也不能过大，如果盲目要求样本观察越多越好，一方面会增加不必要的数据搜集成本，另一方面可能会造成数据信息上的冲突和干扰，反而不利于模拟出带有统计规律性的东西。更何况在社会经济领域，有许多问题的研究其可供利用的资料来源本来就有限，是非人力可以扩充和增补的。有鉴于此，在相关与回归理论研究中，人们很早就注意到了如何通过有限的样本观察来实现统计相关与回归分析的认识功能，像把经典的回归分析与统计实验设计结合起来，形成的回归分析的正交设计、回归分析的旋转设计、回归分析的最优设计等就是比较典型的例子。原则上讲，这些方法在自然科学和工程技术领域应用比较有效，联系到社会经济领域，由于不具备统计实验的条件，如果一味地依据实验设计的办法确定最优样本容量，操作起来几乎没有多大的可能。由于没有一个客观的数量上的参照依据，在实际应用相关与回归分析时，有关样本容量的确定多半是比较随意的，或者是经验之谈，比如：样本观察数目应该是待估参数个数的倍数，样本容量不能低于30，最好能达到50甚至100以上，把能够搜集到的有用数据都找到等。 8个也可行&& 只是准确度有待商议& 可以进行比较详细的检验假设
观点有启发
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太少了，30个以上比较稳定。
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我们要对每月网点余额和交易量之间的线性回归分析，12个样本够不够？？？
先做了试试了,不够再积累数据了,当然多一点更精确些,不过大致方向不会错的
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