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线性回归方程,为什么R的平方越大拟合效果就越好?
如题所述
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推荐答案 2014-02-23
R的平方愈接近1,这说明拟合效果就越好。拟合的函数愈逼真。
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第1个回答 2014-03-05
R平方越大(趋近于1)说明你拟合的曲线和实际曲线越趋近,当然效果越好了伙计。
相似回答
R
方值
越大,
说明
什么?
答:
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【0,1】,同时根据计算公式,也可以得到
,R
方越接近1说明SSR占SST的占比
越大,
也就是说明模型
拟合越好
...
怎样理解
R平方
的含义与作用?
答:
1. R^2是决定系数,表示Y的变动中可以由X的变动来解释的比例,它是
回归
线对各观测点拟合紧密程度的测度。R^2=1时,表示完全拟合;R^2=0时,表示X与Y不存在
线性
关系。2. R^2的值越高
,拟合
得
越好,
但是也要根据具体问题而定。比如,对时间序列数据来说
,R
^2的值在0.8、0.9以上是很常见...
相关指数
越大拟合效果越好?
答:
R方越大,模型的拟合效果越好。当R方较小时,表明模型的拟合效果不够好,
可能是由于以下几种原因:1.模型的假设不正确:模型的假设可能不正确
,比如模型假设数据是线性的,但实际上数据是非线性的。2.模型的参数不正确:模型的参数可能不正确,比如模型假设数据是正态分布的,但实际上数据是偏态分布的...
R平方
代表
什么
意思?
答:
在统计学中对变量进行
线性回归
分析,采用最小二乘法进行参数估计时
,R平方
为
回归平方
和与总离差平方和的比值,表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比。这一比例
越大越好,
模型越精确
,回归效果
越显著。R平方介于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。
r平方
是
什么
意思
答:
在计算
r
²时,首先需要通过
线性回归
模型预测得到模型的预测值,然后计算残差
平方
和 SS_res 和总平方和 SS_tot,最后根据上述公式计算r²的值。r²值越接近1,表示模型对数据的
拟合效果越好,
解释变量对因变量的变化有更高的解释能力。当r²等于1时,表示模型完美拟合数据,所有...
回归拟合
度怎么看好坏
答:
值越接近1就好。拟合优度是指
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
,R
²的值越小,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。R²衡量的是
回归方程
整体...
怎样理解
R平方
值的意义和作用?
答:
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等,取值范围是【-1,1】,越接近正负1
越好,R平方
=SSR/SST,其中SSR是
回归平方
和,SST是总离差平方和。
r
方是
什么
意思?
答:
简称SSR。所以 所以对于模型来讲肯定是能用
回归直线
解释的变差部分
越大越好,
也就是说明SSR占SST的比例
越大,
解释越多,同时也可以说明
直线拟合的越好,
所以我们引出一个指标
R
方
,回归平方
和占总平方和的比例,即为R方。计算公式为:
r
方的举例:R方可以自己计算也可以借助数据分析工具进行输出,这里利用...
R平方
是
什么
意思?
答:
相关度量风险 在
回归
计算公司Beta的同时会得到另一个百分比数据,统计学家称其为“R平方”,它的经济含义就是系统风险对总风险的解释度,或者说是系统风险在总风险中所占的比重。
R平方越大
的股票,系统风险所占的比重越大,个别风险所占的比重越小——用更通俗的说法:该股票与大盘的联动性更强,指数...
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