第一个是对模型的解释程度,需要注意是R-Square,这是一个衡量线性回归模型能否很好解释变量的变异程度的指标,R-Square越高模型越好。 R-Square的公式=\frac{SSR}{SST} = \frac{\sum(\hat y_i-\bar y)^2}{\sum(y_i-\bar y)^2} 什么是SSR:回归平方和,对应下图被直线截取的下部分 什么是SST:总离差...
一般来说,R方大于0.7可以认为是较好的拟合效果,而小于0.3则表示拟合效果较差。 这里R方是0.8801,说明预测性是比较强的。 函数法 使用各种函数法得到的斜率(即回归系数)和截距,均与上面图表法得到的趋势线公式是一致的。 - 具体函数说明如下。 通用函数 一元线性方程 为方便后续展开,我们先回忆一下一元线性方程的参...
Multiple对应的数据是相关系数(correlation coefficient),即R=0.989416。 R Square对应的数值为测定系数(determination coefficient),或称拟合优度(goodness of fit),它是相关系数的平方,即有R2=0.9894162=0.978944。 Adjusted对应的是校正测定系数(adjusted determination coefficient),计算公式为 式中n为样本数(实验总次数,...
Adjusted R Square:对应的是校正测定系数，校正公式为R_a=1-((n-1)(1-R^2))/(n-m-1)=1-(n-1)(1-R^2)/v, 其中，n为样本数，你这里为15， m为变量数，你这里为1， v为自由度(df)= n-m-1=13 标准误差：计算公式为 观测值：对应的是样本数目n=15 df:自由度 SS:误差平方和...
表中Multiple R为复相关系数;R Square为决定系数;Adjusted R Square调整的决定系数。 表17-2 输出结果(摘要) SUMMARY OUTPUT 表17-3 输入结果(方差分析表) 参数值、参数检验与置信区间。 表17-4 输出结果(回归系数、t检验及置信区间 表17-5 输出结果(残差)RESIDUAL OUTPUT ...
做数据分析可能会用到很多工具,Python、R、Java等等。但是,无论如何都无法绕开Excel。虽然涉及到生产的项目都会用编程语言或者SQL开发,但是日常的一些探查和分析都会用到Excel。如何用Excel进行数据分析,我认为可以拆成2个方面来看,一个是从Excel角度,一个是从数据分析角度。
此案例中的复测定系数为0.8343,表明用用自变量可解释因变量变差的83.43%AdjustedRSquare:调整后的复测定系数R2,该值为0.6852,说明自变量能说明因变量y的68.52%,因变量y的31.48%要由其他因素来解释。(Ad 15、justed:调整后的)标准误差:用来衡量拟合程度的大小,也用于计算与回归相关的其它统计量,此值越小,说明拟合...
本例中r r为为0.63130.6313,表示二者之间的,表示二者之间的关系是正相关。关系是正相关。n r squarer square(复测定系数(复测定系数r r2 2):用来说明自变):用来说明自变量解释因变量变差的程度,以测定因变量量解释因变量变差的程度,以测定因变量y y的拟的拟合效果。合效果。 n(2)方差分析表n方差分析表的...
-1 、 .f *;K Squareed R SquareT. » "y r> 'fa J fs. ii- -c".标椎误差观测直SUMAKT OUTPUT0.843571: d a.r-id "SF q rij0.7116L30.6990741 979948:- . B.-_. -l -S. - .25!回归T n. .H . -« L_ J "fc" 残差”w.rfcr l总 3、计F1 222,48598222.485979: 56.753844 ...
a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项，通过回归分析得出的。线性回归中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+...