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...
每一个公因子对所有变量的解释程度百分之60到百分之80。因子数量，以及所提取的因子对变量的累积方差贡献值。累计方差贡献值达到60%及以上，因子对变量的解释能力可接受。达到80%及以上，说明因子对变量的解释能力极好。
自变量对因变量的解释程度指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然...
综述：概率论中的相关系数可以看作线性相关系数简称，假如y=x^2,虽然y完全由x决定，也就看作x完作解释了y,但由于不是线性关系，故相关系数不为1。自变量（Independent variable）一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指...
不能。看自变量对因变量的解释程度，可以做线性回归，根据R^2（决定系数）来衡量。决定系数取值在0-1...
被解释变量的度量是指在回归分析中，对预报变量（即被解释变量）进行量化评估和衡量的一种方法。度量可以包括数值型度量和类别型度量。在数值型度量中，被解释变量通常具有连续性，例如经济增长、房价等。这些变量可以采用线性、对数或其他非线性模型进行回归分析。在类别型度量中，被解释变量通常是离散的，...
纳入工具变量之后自变量的解释程度变高了有用。根据查询相关公开信息显示拟合优度越大，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。
1. 被解释变量的度量，在回归分析中，指的是对预报变量进行量化评估和衡量的方法。2. 度量可以包括数值型和类别型两种。数值型度量通常涉及连续的被解释变量，如经济增长率和房价，适合用线性或非线性模型进行分析。3. 类别型度量则涉及离散的被解释变量，如性别和婚姻状况，适合使用二分类或多分类模型。
你看到的应该是决定系数R2(R的平方)，在线性回归模型中，它表示反应变量y的总变异中可有回归模型中自变量解释的部分所占的比例，也是衡量所建立模型效果好坏的指标之一。
百度试题 结果1 题目在回归分析中,哪个指标用于衡量自变量对因变量的解释程度? A. R平方 B. 均方误差 C. 回归系数 D. F统计量 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏