多元线性回归中的R分类IV 是指多元线性回归模型中的R方值(R-squared),也称为决定系数。R方值是用来衡量多元线性回归模型对观测数据的拟合程度的统计量,其取值范围在0到1之间。 R方值越接近1,表示模型对观测数据的拟合程度越好,说明自变量对因变量的解释能力较强。而R方值越接近0,则表示模型对观测数据的拟合程度...
得到R-squared: 0.9995,模型效果得到了提升;拟合效果也有一些改善。2. 多元线性回归相较于一元,多元线性回归需要考虑的问题较多,我们还是用salary数据集(数据文件见上篇)。# 导入数据dataset <- read.csv("C:\\Users\\huzhanpeng\\Desktop\\Regression\\salary.csv")df <- dataset[, -1]head(df)...
## Residual standard error: 2.01 on 22 degrees of freedom ## Multiple R-squared: 0.6008, Adjusted R-squared: 0.5282 ## F-statistic: 8.278 on 4 and 22 DF, p-value: 0.0003121 这个结果信息很丰富,给出了截距,各自变量的系数以及标准误、t值、P值,最下方给出了决定系数R2,调整后的R2,F值,总体...
0.6002,Adjusted R-squared: 0.5877 F-statistic: 48.28 on 6 and 193 DF, p-value: < 2.2e-16结果因模拟数据不太友好，看上去R方下降了不少，但整体就这么个流程，后面找一个比较真实的案例再来演示一下。【预测新数据】最后近视使用修正后的模型进行数据预测了↓ 新数据 <- data.frame(价格 = 6...
在单变量线性回归中R-squared 越大,说明拟合程度越好。然而只要曾加了更多的变量,无论增加的变量是否和输出变量存在关系,则R-squared 要么保持不变,要么增加。So, 需要adjusted R-squared ,它会对那些增加的且不会改善模型效果的变量增加一个惩罚向。结论,如果单变量线性回归,则使用 R-squared评估,多变量,则使用...
Multiple R-squared: 0.9726, Adjusted R-squared: 0.972 F-statistic: 1563 on 5 and 220 DF, p-value: < 2.2e-16 从结果中发现,增加了x1*x2列后,原来的x1,x2和Intercept的T检验都不显著。继续调整模型,从模型中去掉x1,x2两个自变量。 # 模型调整 ...
Multiple R-squared: 0.9722, Adjusted R-squared: 0.9718 F-statistic: 2588 on 3 and 222 DF, p-value: < 2.2e-16 从调整后的结果来看,效果还不错。不过,也并没有比最初的模型有所提高。 对于模型调整的过程,如果我们手动调整测试时,一般都会基于业务知识来操作。如果是按照数据指标来计算,我们可以用R语...
Multiple R-squared: 0.8761, Adjusted R-squared: 0.8719 F-statistic: 210 on 13 and 386 DF, p-value: < 2.2e-16 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 构建一个回归模型后,先看F统计量的p值,这是对整个模型的假设检验,原假设是各...
Multiple R-squared: 0.7772, Adjusted R-squared: 0.7564 F-statistic: 37.3 on 13 and 139 DF, p-value: < 2.2e-16 从上面的输出结果我们看出,有几个解释变量的 P 值超过了 0.05,,但是回归方程的检验统计量 F 对应的 P 值远远小于 0.05,修正的可决系数也较高,说明回归效果较显著。这似乎是矛盾的,产...
在交互项的选择方面,原则上需要将解释变量进行组合,建模并参考R-squared项进行选取,使得R-squared变大且参数估计能通过显著性检验的交互项就可以引入回归模型中,该方法适用于解释变量不多的情况,在实际操作中,往往需要根据行业知识来判断解释变量间的交互作用。