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...
Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。Adjusted R Square：校正的测...
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...
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,...
通常情况下,R方越接近1,表示模型对数据的拟合程度越好。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。
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。
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 ...
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。(Adjusted: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,说明拟合程度越好...
从上表可以看出，模型R方值为0.062，调整R方为0.038，其中R方是决定系数，模型拟合指标。