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关于统计学里面的t值和调整后的判定系数R^2关系的问题

问题:在应用过程中发现,如果在模型中增加一个解释变量, R2往往增大 这就给人一个错觉:要使得模型拟合得好,只要增加解释变量即可. ——但是,现实情况往往是,由增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关,R2需调整. 这就有了调整的拟合优度 在...

在统计学中对变量进行线行回归分析,采用最小二乘法进行参数估计时,R平方为回归平方和与总离差平方和的比值,表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例,这一比例越大越好,模型越精确,回归效果越显著。R平方介于0~1之间,越接近1,回归...

R = R接近于1表明Y与X1, X2 ,…, Xk之间的线性关系程度密切; R接近于0表明Y与X1, X2 ,…, Xk之间的线性关系程度不密切。

spss Pearson相关系数r的平方 就是 判定系数R^2

判定系数检验。多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。判定系数R的计算公式为: R = R接近于1表明Y与X1, X2 ,…, Xk之间的线性关系程度密切;R接近于0表明Y与X1, X2 ,…, Xk之间的线性关系程度不密切。 +1 已赞过

相关系数的平方 就是 回归分析中的拟合优度R方

你的疑问是有道理的, 理论上来说, 如果相关系数为0, 这种变量的引入不会导致R^2的增加, 但是, 实际中, 我们面对的是数据, 有数据计算出来的相关系数, 尽管不相关, 为0的概率也是0. 所以最终的结果R^2还是会增加, 只不过这个增加不显著.

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