将模型简化为显著的预测变量,S 的计算结果为 1.79。此结果表明拟合值附近的数据点的标准差为 1.79。如果您在比较模型,则低于 1.79 的值表明拟合较优,值较高则表明拟合较差。 R-sq R2 是由模型解释的响应中的变异百分比。它由1 减去误差平方和(未由模型解释的变异)与平方总和(...
S 表示法 项说明 MSE均方误 R-sq 此公式的其他表现形式为: R2可以作为y和的平方相关进行计算。 表示法 项说明 SS平方和 y响应变量 拟合响应变量 R-sq(调整) 表示法 项说明 MS均方 SS平方和 DF自由度 自由度 (DF) 模型的每个分量的自由度:
R-sq R2是由模型解释的响应的变异百分比。R2值越高,模型与数据的拟合度越好。R2始终介于 0% 和 100% 之间。 如果向模型添加其他预测变量,则 R2会始终增加。例如,最佳的五预测变量模型的 R2始终比最佳的四预测变量模型的高。因此,比较相同大小的模型时 R2最有效。
R-sq R2是由模型解释的响应的变异百分比。R2值越高,模型与数据的拟合度越好。R2始终介于 0% 和 100% 之间。 如果向模型添加其他预测变量,则 R2会始终增加。例如,最佳的五预测变量模型的 R2始终比最佳的四预测变量模型的高。因此,比较相同大小的模型时 R2最有效。
S R-sq R-sq(调整) 自由度 (DF) Adj SS Adj MS – 误差 调整MS – 回归 Adj MS – 合计 F值 P值– 方差分析表 残差(Resid) 多项式回归模型 公式 您可以拟合以下线性模型、二次模型或立方回归模型: 模型类型顺序统计模型 线性 第一个 Y = β0+β1x + e 二次 第二个 Y ...