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拟合度r2多少合适
决定系数
r2
说明了什么?
答:
决定系数意义:拟合优度越大,自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。取值意思:0 表示模型效果跟瞎猜差不多。1 表示模型
拟合度
较好(有可能会是过拟合,需要判定)。0~1 表示模型的好坏(针对同一批数据)。小于0则说明模型效果还不如瞎猜(说明...
SPSS线性回归分析中,看线性模型的
拟合度
是看调整的R方还是估计的标准差...
答:
调整r方是在比较模型时用的,一般r方大于0,4就行
SPSS回归
拟合
优
度R2
答:
SPSS回归分析中
拟合
优
度R2
=0.068很小是因为拟合的方法不
适合
导致的,直接更换另一种方法进行解决。其中的具体步骤如下:1、打开相关窗口,在Graphs那里选择Scatter/Dot。2、这个时候来到新的界面,如果没问题就点击图示按钮。3、下一步进入Properties页面,需要根据实际情况确定拟合项。4、这样一来等得到...
spss模型
拟合
优度小于0.6可以建模吗
答:
可以的,SPSS回归分析一方面是做预测,此时对
R2
要求比较高,你的R2大于0.2也不算是小的效应量了;另一方面是探索性分析,主要看哪些解释变量有显著预测作用,此时对R2不需过多关注的。(咸菜统计研修室)
解释判定系数的意义和作用。
答:
r2
的取值范围是[0,1]。若所有观测值都落在直线上,残差平方和SSE=0,r2=1,
拟合
是完全的;如果x的变化与y无关,x完全无助于解释y的变差,此时,则r2=0。r2越接近于1,表明回归平方和占总变差平方和的比例越大,回归直线与各观测点越接近,用x的变化来解释),值的变差部分就越多,回归直线的...
回归方程的
拟合
优度如何计算
答:
拟合
优
度R2
的计算公式:R2=1-"回归平方和在总平方和中所占的比率;R2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,R²的值越小,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。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)R²。R²最大值为...
在一元线性回归分析中,若相关系数为r,回归方程
拟合
程度最好的是...
答:
【答案】:B
R2
越接近于1,表明回归平方和占总变差平方和的比重越大,回归直线与各观测点越接近,回归直线的
拟合
程度就越好。反之,R2越接近于0,回归直线的拟合程度越差。而相关系数是判定系数的平方根。由此可知,B项的回归方程拟合程度最好。
R2
等于0.3
拟合
程度如何
答:
拟合
程度偏差。拟合优度为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R²。R²最大值为1。R²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,R²的值越小,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
r平方的含义是什么?
答:
R²是指
拟合
优度,是回归直线对观测值的拟合程度。表达式:
R2
=SSR/SST=1-SSE/SST 其中:SST=SSR+SSE,SST(total sum of squares)为总平方和,SSR(regression sum of squares)为回归平方和,SSE(error sum of squares) 为残差平方和。回归平方和:SSR(Sum of Squares forregression) = ESS ...
...可用指数系数
R2
的值判断模型的
拟合
效果,R2越大,模型的拟合效果越好...
答:
模型的
拟合
效果越好,故(2)不正确可用相关系数r的值判断两个变量的相关性,|r|越大,说明相关性越强,故(3)不正确,残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明这样的模型比较
合适
.带状区域的宽度越窄,说明模型的拟合精度越高,故(4)正确,综上可知有2个命题正确,故选B.
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1
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10
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