判定一元线性回归方程拟合优度的判定系数R的取值范围

如题所述

使用Eviews软件很方便,点Eviews上面的Quick---------Estimate
Equation,看看可决系数就可以了。
或者:(1)计算残差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2,其中,y代表的是实测值,y*代表的是预测值;
(2)拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)
Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数,现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和线性回归方程的判定系数R2、adjusted
R2进行区别。在对方程拟合程度的解释上,Rnew和R2、adjusted
R2是等价的,其意义也相同。
对线性方程:
R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2,y是平均数。如果R2=0.775,则说明变量y的变异中有77.5%是由变量X引起的。当R2=1时,表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时,表示自变量与因变量无线性关系。
拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数)R^2。R^2的取值范围是[0,1]。R^2的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之,R^2的值越接近0,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
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