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r%squArE

R Square是指模型拟合的精确度,越接近1,拟合程度越高,这里只有0.16,说明拟合程度很不好,这个模型选择的有问题 T统计值是用来判断参数的显著程度的,一般情况下T>2则说明这个参数显著,也就是说对模型的贡献量比较大,是不可以剔除的参数。

就是R的平方,R方通常用来描述数据对模型的拟合程度的好坏,一般来说还是R方和调整后的R方(adjust R-square)更常用.

线性分析时R square要满足多少才可以?当R square太小时,不看图,只看P value可不可以? 根据相关系数要大于0.7来看,R square要满足大于49%。 以前,我们要求R square大于70%。 当R square小于70%时,图形法不能用,只看P value值! 前两天上课,...

SSE ——剩余平方和 R-square——相关系数 RMSE——剩余标准差 Adjusted R-square——调整的相关系数 DFE——自由度

复测方的系数 方差计算

表示数据拟合曲线相关性越接近1越

拟合结果的好坏中重点应该是看R-square,愈接近1,拟合也最理想。其次,看RMSE 均方根误差是否最校

Adj.R-Square 可以反映拟合结果的好坏,越接近1,说明拟合结果越好,负数说明结果偏差太大。

R squared=1-SSE/SST,英文叫Coefficient of determination The numerator of the fraction of r formula is sum[(x-mean(x))*(y-mean(y))],and to counterbalance the dispersions of x and y, the denominator is std(x) and std(y). So r rang...

这个事校正决定系数,用于调整由于参数个数带来的相关性计算误差。得负值说明你的拟合失败。

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