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回归分析R方等于1的特例
什么是调整后
的R方
答:
1
、调整
R方的
解释与R方类似,不同的是:调整R方同时考虑了样本量(n)和回归中自变量的个数(k)的影响,这使得调整R方永远小于R方,而且调整R方的值不会由于回归中自变量个数的增加而越来越接近1。因此,在多元
回归分析
中,通常用调整的多重判定系数来评价拟合效果。2、R方的平方根称为多重相关...
p value 单组数据
答:
我觉得应该这样看,我们做
回归分析
是在一定的理论和直觉下,通过自变量和因变量的数量关系探索是否有因果关系。楼上这位仁兄说“回归未必有因果关系„„如果有因果关系,通常进行路径分析或线性结构关系模式”有点值得商榷吧,事实上,回归分析可以看成是线性结构关系模式的
一
个
特例
啊。我觉得说回归是探索因果关系的并没...
判定系数
R
^2 的公式是什么?
答:
R
^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS 判定系数也叫拟合优度、可决系数。表达式是:R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS,该统计量越接近于1,模型的拟合优度越高。判定系数,也叫可决系数或决定系数,是指在线性
回归
中,回归平方和与总离差平方和之比值,其数值
等于
相关系数的平方。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。
线性
回归
计算中
的r
怎么计算
答:
1
、
r
=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]上式中”∑”表示从i=1到i=n求和;X,Y分别表示Xi,Yi的平均数。2、简单线性
回归
用于计算两个连续型变量(如X,Y)之间的线性关系,具体地说就是计算下面公式中的α和βα和β。Y=α+βX+εY=α+βX+ε 其中εε称...
请教高手:excel
回归分析的
结果各项都代表着什么?Multiple
R
是复相关...
答:
Significance F对应的是在显著性水平下的Fα临界值,其实
等于
P值,即弃真概率。所谓“弃真概率”即模型为假的概率,显然1-P便是模型为真的概率。可见,P值越小越好。如P=0.0000000542<0.0001,故置信度达到99.99%以上。标准误差:用来衡量拟合程度的大小,也用于计算与
回归
相关的其它统计量...
请教:什么是线性
回归
中的β和T、
R
、 F?
答:
T:代表统计量的值,在线性
回归分析
里,我们的检验的假设是“X的系数=0”,所以T值(的绝对值)越大越好,因为越大,就说明检验的假设越不可能发生,这样,X和Y的关系就越显著。
R
:代表线性回归方程的相关系数,描述线性关系的强度和方向,其值范围为-
1
到1之间,越接近于1或-1表示关系越强,越接近...
平稳r方和
r方的
图表示什么意思
答:
平稳r方和
r方的
图表示意思: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。R²是指拟合优度,是
回归
直线对观测值的拟合程度。表达式:R2=SSR/SST=1-SSE/SST,其中:SST=SSR+SSE,SST(total sum of squares)为总平方...
spss 多元线性
回归分析
帮忙分析一下下图,F、P、t、p和
r方
各代表什么...
答:
F是对
回归
模型整体的方差检验,所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准,你的p说明回归模型显著。R方和调整
的R方
是对模型拟合效果的阐述,以调整后的R方更准确一些,也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。t就是对每个自变量是否有显著作用的检验,具体是否显著 仍然看后面的p值,若p值<0.05...
r方的
意义是什么?
答:
SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS。
R
²衡量的是回归方程整体的拟合度,是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R²
等于回归
平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比(在MATLAB中,R²=
1
-"回归平方和在总平方和中所占的比率")。实际值与平均值的总误差...
线性
回归
中
的R
、 T、 S分别代表什么?
答:
T:代表统计量的值,在线性
回归分析
里,我们的检验的假设是“X的系数=0”,所以T值(的绝对值)越大越好,因为越大,就说明检验的假设越不可能发生,这样,X和Y的关系就越显著。
R
:代表线性回归方程的相关系数,描述线性关系的强度和方向,其值范围为-
1
到1之间,越接近于1或-1表示关系越强,越接近...
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