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spss线性回归分析r方值可以为1吗
如题所述
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推荐答案 2015-05-25
可以，R方代表的是
自变量
所解释
因变量
变异占因变量总变异的比值，当自变量与因变量重合，也就是完全一样的时候，就会出现R方等于1的极端情况，自己解释自己当然是百分之百的解释率。
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其他回答
第1个回答 2015-05-24
可以的啊。
相似回答
R方值是
多少才算正常?
答：
在用
SPSS
做一个
线性回归分析
，结果如图，
R方
很低，但是显著性都还可以。问题是这个模型预测效果很差。R方测度了回归直线对观测数据的拟合程度，如果说所有的观测点都落在直线上，则SSE=0，此时R方=1,拟合是完全的，如果y的变化与X无关，则SSR=0，也就是 R方=0，所以可以得到R方的取值范围在【0...
急救!为什么用
spss
多元
线性回归
方程计算出来的
R
平方等于1?是否算错了...
答：
可能是你的样本个数小于或者等于变量个数，就会出现这种情况，如果是时间序列的数据，可以考虑增加样本量。
回归分析
后
R
=
1
答：
你说R方等于1吗。
其实只要你的解释变量个数等于观测值个数，且都线性无关，R方就等于1了
，即使解释变量是瞎选的。因为这时候你就可以想成N个未知数N个方程的方程组，有唯一解，Y完全被解释。R方这东西，你增加解释变量，就会慢慢变大。用调整R方好一点。
回归分析R方为
多少合适?
答：
回归分析是一
种通过对变量之间的关系进行拟合，并用拟合的方程来预测未来数据的方法。
R方
是衡量回归模型拟合优度的一种指标。具体来说，它是由实际值与预测值之间的差异占总方差的比例计算而来。2. 如何判断R方的好坏？一般来说，R方的取值范围在0到1之间，越接近1则说明模型对数据的拟合越好。但是，...
spss中
的
r
square值越接近1越好吗?
答：
原则上
R
Square值越高（越接近1），拟合性越好，自变量对因变量的解释越充分。但最重要的是看sig值，小于0.05，达到显著水平才有意义。可以看回你
spss的
结果，对应regression的sig值如果是小于0.05的，就可以了。简介：如果待定函数是线性，就叫
线性拟合
或者
线性回归
(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合...
spss中
的
r
平方代表什么?
答：
R方
代表什么？R平方值表示模型
拟合
能力的大小，一般
回归
中会提供该指标，比如0.3表示自变量X对于因变量Y有30%的解释能力。这个值介于0~1之间，越大越好。但实际研究中并没有固定的标准，有的专业0.1甚至0.05这样都可以，但有的专业却常常出现0.8以上。一般情况下只需要报告此值即可，不用过多关注...
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