Multiple R，作为R Square的正平方根，被称为复合相关系数，它用于衡量因变量与自变量之间的整体关联程度。此外，标准误差和观测值也是重要的结果指标，分别反映了样本数据的不确定性和样本数量。最后，方差分析用于检验模型中各个自变量对因变量的影响是否显著。❒ 结果说明 结果说明：在得到回归方程后，为了验证线性...
Multiple R，也就是R，它表示的是x与y之间的相关系数。而R Square，即拟合优度，是R的平方，它反映了模型拟合的好坏程度，值越高说明模型拟合得越好。此外，Adjusted R Square作为校正测定系数，其计算公式中涉及到样本量n和变量数m，它进一步修正了R Square，使得模型评估更加准确。标准误差的计算公式中，涉及到s...
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...
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 表中的标准残差=(残差-残差的均值...
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...
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。
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 ...
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+...