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怎么看模型拟合效果好不好
如何
评定回归
模型
的
拟合效果
?
答:
3、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28%。4、p=P(|U|=|u|)=|uα/2|)=α。r值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏...
如何看
回归
模型
的
拟合
优度呢?
答:
3、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28%。4、p=P(|U|=|u|)=|uα/2|)=α。r值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏...
怎样
判断线性回归
模型
的
拟合效果
?
答:
用户可以先试着画一个散点图,看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果,在很多情况下,对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果,但可能不是最好的,所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对
模型拟合效果
的描述,调整后的R方更准确,即自变量对因变量的解释...
怎么看
回归
模型
的
拟合
优度?
答:
3、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28%。4、p=P(|U|=|u|)=|uα/2|)=α。r值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏...
如何
评价回归
模型
的
拟合效果
呢?
答:
3、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28%。4、p=P(|U|=|u|)=|uα/2|)=α。r值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏...
多元线性回归
模型怎样看拟合效果
?
答:
用户可以先试着画一个散点图,看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果,在很多情况下,对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果,但可能不是最好的,所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对
模型拟合效果
的描述,调整后的R方更准确,即自变量对因变量的解释...
如何
比较
拟合
指标好坏?
答:
2、TLI TLI——Tucker-Lewis index,Tucker-Lewis指数,该指数是比较拟合指数的一种,取值在0-1之间,愈接近0表示拟合愈差,愈接近1表示拟合愈好。如果TLI_0.9,则认为
模型拟合
较好。3、RMSEA RMSEA——root-mean-square error of approximation,近似误差均方根,RMSEA是...
如何
比较
拟合
指数的优劣?
答:
2、TLI TLI——Tucker-Lewis index,Tucker-Lewis指数,该指数是比较拟合指数的一种,取值在0-1之间,愈接近0表示拟合愈差,愈接近1表示拟合愈好。如果TLI_0.9,则认为
模型拟合
较好。3、RMSEA RMSEA——root-mean-square error of approximation,近似误差均方根,RMSEA是...
拟合
程度
怎么
判断
答:
3、回归误差检验法。方程尾部的Sy除以x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测
效果
的检验时,认为预测值落在2个回归误差的范围之内,就认为预测正确,回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的,当原始数据的摆动范围愈大,所建方程的回归误差Sy除以x也就愈大。
拟合
的分类:1、拟合优度。R2...
如何
判断回归
模型
的
拟合
优度是否良好?
答:
3、回归误差检验法。方程尾部的Sy除以x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测
效果
的检验时,认为预测值落在2个回归误差的范围之内,就认为预测正确,回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的,当原始数据的摆动范围愈大,所建方程的回归误差Sy除以x也就愈大。
拟合
的分类:1、拟合优度。R2...
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