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回归分析 R square 与 adjusted R square区别

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回归分析 R square 与 adjusted R square区别

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做回归分析,是不是如果是一元回归,看R suqare ,  多元回归看adjusted R square ?  这个主要看数据规模和数据性质吧。

多元回归分析最好用F统计量判断模型的显著性,adjusted R square 也是可以的

调整r方是为了去除解释变量增加对r方的增大作用
我们初学,老师是说多元回归看调整后的r方的
更深的我就不晓得了。
不过你有没发现,即使是一元回归有截距项,r方和调整后的r方也不一样

那 adjuste r square 的数据大小有什么含义啊,0.99和6335都是什么意思啊

你那个0.99是解释程度系数吧,说明X解释Y的能力,0-1之间取值的
6335应该是你的标准误差


请高手指点:回归分析中的“multiple r ”“R Square ”“Adjusted R Square”“标准误差 ”是什么意思?

我是用excel回归分析的其结果如下:

SUMMARY OUTPUT 
 
回归统计 
Multiple R 0.993307667
R Square 0.986660121
Adjusted R Square 0.819993455
标准误差 0.557910239
观测值 7
这些参数有哪些意义?

Multiple R 是线性回归的系数
R Square 是拟合系数
Adjusted R Square 调整后的拟合系数

总之……就是都是线性回归的的相关内容~

补充说一点啊 R Square=SR/ST 称为 回归效果的决定系数,表示回归的平方和占总偏差平方和的比率,反应了自变量解释因变量变异的比率,其值越接近1说明回归的效果越好。 可以参考武汉大学出版社的应用数理统计的教材

Multiple r 不是线性回归系数,准确的说 他叫做 相关系数,但是可以通过它来判断 线性拟合程度。回归系数应该是β1


线性回归里R-square 是神马意思?
我只知道线性回归系数是r
这个R-square 与 r 有什么关系?

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.

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