这个参数表示数据与拟合回归线的接近程度,R-squared越大说明越接近,被称为‘square’是因为它计算的是结果变量 Y 和预测因子 X 之间相关系数的平方 在我们的例子中,R-sq=77%,说明训练出的回归模型可以解释77%的房价预测结果的变化。我们通常使用Adjusted R-squared,因为其考虑到了样本大小和变量数量,是相对来说un...
## Multiple R-squared: 0.1757, Adjusted R-squared: 0.1311 ## F-statistic: 3.942 on 2 and 37 DF, p-value: 0.02805
均方误差,Mean Square Error (MSE):是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值。MSE是衡量平均误差的一种较方便的方法,MSE 可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述数据具有更好的精确度。 R平方值,R-Squared (R²):它是表示回归方程在多大程度上解释了因变量的变化,或者说方程对观测值的拟合程...
拟合优度统计量(R-squared)的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型对观测数据的拟合程度越好,越接近0表示模型对观测数据的拟合程度越差。 具体来说,对于二次回归模型,拟合优度统计量是通过计算实际观测值与模型预测值之间的平方误差和的比值得到的。这个比值越接近1,表示模型的预测能力越强;反之,如果比值接近0,...
Multiple R-squared: 0.991, Adjusted R-squared: 0.9903 F-statistic: 1433 on 1 and 13 DF, p-value: 1.091e-14 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. summary里面的信息非常全面,截距斜率,决定系数都有。
得到R-squared: 0.9995,模型效果得到了提升;拟合效果也有一些改善。 2. 多元线性回归 相较于一元,多元线性回归需要考虑的问题较多,我们还是用salary数据集(数据文件见上篇)。 # 导入数据 dataset <- read.csv("C:\\Users\\huzhanpeng\\Desktop\\Regression\\salary.csv") ...
rsquared = a1$r.squared#R2 pvalue = a1$coefficients[8]#p值 return(c(slope, rsquared, pvalue)) } pre_pixellinear = app(pre_jjj, fun_linear, cores=4) names(pre_pixellinear) = c("slope","r2","p-value") plot(pre_pixellinear) ...
Multiple R-squared: 0.9888,Adjusted R-squared: 0.9876 F-statistic: 880 on 1 and 10 DF, p-value: 4.428e-11 同方差分析,由于P<0.05,于是在α=0.05水平下,本例的回归系数有统计学意义,身高和年龄存在回归关系。 多元线性回归 很自然地,如果Y依赖于多于一...
倒数第二行R-squared数字越接近于1,回归效果越好。 所以,本例回归分析效果显著,回归直线为:y=28.493+130.835x。 做完回归分析之后还可以进行做预测,也就是说给定一个x值,可以求出Y值的概率为0.95的相应区间。在R中可以用predict()函数实现: > new <- data.frame(x = 0.16) ##注意,一个值也要写出数据框...
## Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: 1 ## F-statistic: 3.166e+29 on 3 and 20 DF, p-value: < 2.2e-16 fit4$coefficients # 可以通过coefficients直接调出截距和回归系数。 ## (Intercept) v2 v3 v5 ## -1.450389e-15 -1.000000e+00 1.000000e+00 3.826066e-17 ...