我将在后续的文章中继续探讨R平方的局限性,并研究另外两种类型的R平方:调整R平方和预测R平方。这两种统计方法可以解决R平方的特殊问题。它们提供了额外的信息,我们可以据此评估回归模型的拟合优度。 同时我们还可以学习有关回归标准误差和均方根误差的资料,它们是不同...
1、 先看回归统计表,Multiple R即相关系数R的值,和我们之前做相关分析得到的值一样,大于0.8表示强正相关。也可为负的,小于-0.8可以认为是强的负相关。 2、 回归统计表中的R Square是R平方值,R平方即R的平方,又可以叫判定系数、拟合优度,取值范围是[0,1],R平方值越大,表示模型拟合的越好。一般大于70%就...
张伟豪量化学院 2021-06-03 21:00
有意义。线性回归中的R方是显著性水平的检验，可决系数是样本观测值的函数，可决系数R^2是随机抽样而变动的随机变量，为此，对可决系数的统计可靠性也应进行检验，当R方越接近1时，表示相关性越强，R方为0.9时是很有意义的。
百度试题 题目在一元线性回归分析预测过程中,相关系数r反映变量x和y之间线性相关关系的密切程度,只有r小于某个临界值时,才能认为x与y确实线性相关,也只有这时回归方程才有意义,才可以用于预测计算。( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏
直线回归是用直线回归方程表示两个数量变量间依存关系的统计分析方法,属双变量分析的范畴。如果某一 个变量随着另一个变量的变化而变化,并且它们的变化在直角坐标系中呈直线趋势,就可以用一个直线方程来定 量地描述它们之间的数量依存关系,这就是直线回归分析。一般表达式:Y -X^ i , Xi和Y分别为第i个体的自变量...
在一元线性回归分析预测过程中,相关系数r反映变量x和y之间线性相关关系的密切程度,只有r小于某个临界值时,才能认为x与y确实线性相关,也只有这时回归方程才有意义,才可以用于预测计算。 A对 B错 正确答案答案解析 略 真诚赞赏,手留余香 小额打赏 169人已赞赏相似试题 (单选题) (),是利用回归分析预测法进行相关...