解析 R-Sq:回归模型误差占总误差的百分比.取值在0%和100%之间,数值越大,表明回归模型与数据吻合得越好 分析总结。 取值在0和100之间数值越大表明回归模型与数据吻合得越好结果一 题目 R-Sq代表是什么意思 答案 R-Sq:回归模型误差占总误差的百分比.取值在0%和100%之间,数值越大,表明回归模型与数据吻合得越好...
在回归分析中,R-sq的值代表什么?A.数据的相互关系B.数据的正态性C.实验响应得标准偏差D.在变量Y的偏差百分比,由因子能够解释的比例
R-sq 是由模型解释的响应中的变异百分比。它由 1 减去误差平方和(未由模型解释的变异) ...谢谢了...
SS是离均差平方和,MS是均方,F就是F统计量,P就是显著性概率,S是方差吧,rsq是R方,即测定系数。回归分析中比较要紧的结果是回归系数的显著性(看对应P值和回归系数beta值)以及自变量的测定系数(R方)。
简单的说就是所得回归方程中可知变量影响因素与不可知变量影响因素的比值
ress是预测误差平方和的统计量,它与SSE很相似,不过通常Press要比SSE大些,如果大的不多,则表明数据点中特殊点不多,或异常点影响不大。 另一个统计量R-sq(预测),大家知道R2=1-SSE/SST,这里,把分子换成Press就是R-sq(预测)了,此值通常会比R-sq小点,如果小的不多,则表明数据点...
(R-Sq)^2其实就是SSm/SSt,就是相关系数的平方,其实就是模型影响占总偏差的比值,明显的R-Sq越大,说明现在的模型越有效;但实际分析中,如果自变量的数量越多,不论自变量X是否显著,SSm只会越大,导致实际中模型判断异常,所以需要引入r-sq调整,(r-sq调整)^2=1-SSe/SSt*((n-p)/(n-...
intercept是常数项的估计值 F为F检验统计量的观测值 R-square 为相关系数 Adj R-sq为判断系数
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