R-Sq(调整) 当调整的 R2计算可以产生负值时,Minitab 会针对这些情况显示零。 表示法 项说明 第i个观测响应值 第i个拟合响应 平均响应 n观测值个数 p模型中的项数 R-sq(预测) 当R2(预测)的计算可以产生负值时,Minitab 会针对这些情况显示零。
R-sq(预测) 预测的 R2采用相当于从数据集中系统地删除每个观测值的这种公式来计算,估计回归方程,然后确定模型对已删除观测值的预测优度。预测的 R2值范围在 0% 和 100% 之间。(当预测 R2的计算可以产生负值时,Minitab 会针对这些情况显示零。) 解释 ...
要计算R-sq(预测),Minitab每 次自动从样本中移除一个观测值来估计回归模型并检验去掉某个观测值后的模型拟合优度。 模型如果不能很好预测被移除的观测值,说明样本中存在特殊的数据点,模型不能被推广用于总体的模型。解决过 度拟合的最佳方案是避免,识别每个变量的重要度并确定哪些变量是需要指定的,然后,提前计划收...
1、两个相关系数R2 和调整Radj2:Radj2 要小一些,两者越接近说明越好;例子中R-Sq=92.49%, R-Sq(调整)=83.11%,有改进空间。 2、对s和s2分析(s是s2的平方根):例子中s=6.00146是s的估计量,等修改模型后再看是否有降低。 3、对预测结果的估计:看R-Sq和R-Sq(预测)差距;SSE(SSError)和PRESS(预测的误差...
R-sqR2 值越高,模型拟合数据的优度越高。R2 始终在 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(调整)在想要比较具有不同数量的预测变量的情况下,使用调整的 R2。如果...
R-sq代表结果的变异有多少百分比可由模型解释Mallow的Cp值应该接近模型中预测因子的数目. ANOVA表格 编码方程式 找到最佳解的方法 利用因子图(Factorial Plots)求解 只适用于结果为望大(Maximize Y)或望小(Minimize Y)的情况. 2. 利用等值线图(Contour Plot)求解 ...
是使用全部数据拟合的回归方程后得到的残差平方和,将SSE换成PRESS,则可以得到预测的R平方,简记R-sq预测。此值通常会比R平方及(R-sq)小一些,如果小的不多,则表明数据点中有特殊地位的点不多,或它们的影响不大(保留第i个观测值与删除第i个观测值对回归方程几乎没什么影响),将来用回归方程做预测结果也比较可信...
计算结果显示R-Sq和R-Sq (预测)分 别为92. 49%和53. 68%,二者差距比较大;残差误差的SSE为288. 14, PRESS 为1778.45,两者差距也比较大;说明在本例中,如果使用现在的模型, 则有较多的点及模型差距较大,模型应该进一步改进。分析要点三:分析评估各项效应的显著性。计算结果显示,4个主效应 中,加热 19、温度...
是使用全部数据拟合的回归方程后得到的残差平方和,将SSE换成PRESS,则可以得到预测的R平方,简记R-sq预测。此值通常会比R平方及(R-sq)小一些,如果小的不多,则表明数据点中有特殊地位的点不多,或它们的影响不大(保留第i个观测值与删除第i个观测值对回归方程几乎没什么影响),将来用回归方程做预测结果也比较可信...
而R-sq恰好就是相关系数的平方。因此,它的含义是很好理解的。对于多个自变量的情况,定义不变,它被推广为“多元决定系数”,仍然表示SSModel在SSTotal中的比例。但他也有一个缺点:当自变量个数增加时,例如只增加一个新自变量,不管增加的这个自变量是否显著,R²(R-Sq)都会增加一些,因而在评价是否该增加此变量进入...