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r%squArE

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。

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。

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,...

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.

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

R-Square是变量之间相关程度的值。 在多元回归分析中,Adj. R-Square根据样本数量和自由度调整后的样本R-Square。考虑了自变量(独立变量)数目的影响。

表示数据和拟合曲线的相关性,越接近1越好

Adjusted R-square是在R-square(拟合优度或可决系数)基础上派生出来的. 因为在多元线性回归方程中,自变量个数的增加会使R2增大(尽管有的自变量不显著),即R2系数的大小还受到自变量个数的影响。为了剔除这种影响,引入了调整的R2 = 1-(n-1)/(n-k...

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。

那个是回归分析中自动生成的决定系数。南心网SPSS。

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