多元线性回归中系数估计值为负说明什么？正负号对不对是基于一些经验判断的，比如你觉得这个自变量应该是对因变量有个正的影响，那是否是真实的确是有正的影响，这个是需要看数据分析的。比如如果你觉得很明显的违反了常识性的正负，那表示自变量可能存在一定的共线性，可以进行一下共线性分析看是否如此
多元线性回归中系数估计值为负说明什么？
正负号对不对是基于一些经验判断的，比如你觉得这个自变量应该是对因变量有个正的影响，那是否是真实的确是有正的影响，这个是需要看数据分析的。比如如果你觉得很明显的违反了常识性的正负，那表示自变量可能存在一定的共线性，可以进行一下共线性分析看是否如此。两个变量是正相关，多元回归中回归系数B值是负值，怎么解释？
spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系，虽然你可以在分析时一次放入多个变量，但出来的结果都是两个变量的简单的相关，也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量。然而回归不同，回归的结果是综合所有进入回归方程的自变量对因变量的结果而成的，也就是说，在回归当中你所看到的相关，是在控制了其他进入回归方程的变量之后的。因此，普通相关与回归之中的回归系数会有比较大的差别
举个例子，比如你考查变量a，b，c之间的关系，如果你使用一般的相关，那么其结果呈现的是a和b的简单相关，b和c的简单相关，a和c的简单相关，每一个相关都只涉及到两个变量，而与第三个变量无关，但如果是回归，回归里a和b的相关是在减去c变量的效应之后的，b和c的相关是在减去a的效应后的，a和c的相关是减去b的效应后的。计算方法不同，得出的结果就不同。所以相关性分析时两变量负相关，回归分析却是正相关这很正常
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