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回归分析调整R方很小怎么办_回归方程中的R调整平方值?

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回归分析调整R方很小怎么办

关键词:回归分析调整r方 回归分析中r平方 回归分析中的r平方

在做回归分析,但是对统计学不熟悉,请问高人,当我用spss做线性回归,得出的结果是调整后的R方值很小,只有0.11或者0.15这样子大,但是回归方程显著,—T值显著,F值也显著。那我的回归模型有意义么。比如说,我分析饮酒态度对饮酒行为的回归作用,得出的回归模型显著,但是R方值很小,那我能说饮酒态度对饮酒行为有显著的回归作用么。
应该怎么看回归分析的结果呢,请专业人士系统指点一二。


Honestly, the relationship between attitude and behavior is tenous! !
Mostly, the relationship between attitude and behavior is mediated by behavior intention.


R^2很小得谨慎,说明你选的解释变量解释能力不足,有可能有其他重要变量被纳入到误差项。可尝试寻找其他相关变量进行多元回归


Adding more relavant variables or just taking variable transformation(log/quadratic/interraction term); Then running model selection procedure (forward/backward stepwise, or lasso algorithm) to pick out the best one


很正常!我还见过高级期刊发表的论文中还有R-square不到5%的呢!一般样本如果很大,R-square超过10%就很不错了。


啊,真的么,我最近也遇到这类问题,我把x, y做简单的线性回归模型,假设为y=a+bx,R-square都很小,0.2左右,但是F都挺大的,P也很小,这样就可以说明x,y是具有相关性么, 这样的结果能发表刊物么?还有当我把x,y做标准回归方程的时候,截距设为0 的话,y=b’x,这样得到的相关系数b’和前者的简单线性回归得到的回归系数b在统计学上的解释有何不同,谢谢您了!


显著但是R值小,要考虑不同的专业背景。
有的专业确实比较小,楼主的例子,我觉得这个大小就能接受了。
态度与行为之间的影响因素非常多,态度能解释行为11-15%已经不小了。


R-square measures the proportion or percentage of the total variation in Y explained by the regression model. If the model is significant but R-square is small, it means that observed values are widely spread around the regression line.


回归方程中的R调整平方值?

用stepwise做的线性回归,求出来P<0.05 模型应该是具有统计学意义的吧 但Adjusted R Square 这个值=0.341 是不是太小了。 回归方程有意义吗?怎么分析啊? 请高手帮忙。下面解答


进行线行回归时,R²为回归平方和与总离差平方和的比值,这一比值越大,表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例越大,模型越精确,回归效果越显著。从数值上说,R²介于0~1之间,越接近1,回归拟合效果越好,一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。
R²和Adjusted R²有何种区别?不断添加变量,使模型变得复杂,R²会变大(模型的拟合优度提升,而这种提升是虚假的),Adjusted R²则不一定变大(随意添加变量不一定能让模型拟合度上升)

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