Rsq的计算是基于模型与数据的差异来得出的。具体公式为：Rsq = 1 - ，其中SSE是残差平方和，表示模型未能解释的部分的数据点偏差的平方和；SST是总平方和，表示数据点与其均值之间的偏差的平方和。这个公式揭示了模型对数据的解释程度。三、Rsq的解读 Rsq值是一个相对指标，它的解读需要结合实际情况进行。一般来说，一个
RSQ的公式代表的是回归平方和比例，是衡量回归模型预测效能的一个关键指标。以下是关于RSQ公式的具体解释：定义与范围：RSQ即回归平方和比例，其值域在0到1之间。评价回归模型：该系数用于评价回归直线对数据变化的解释程度。数值越接近1，表明回归线与数据的拟合度越高，预测精度也越强。若数值接近0，则...
断头铡刀，逃之夭夭，小阳，小阳，必有长阳。
RSQ的公式：RSQ(known_ y's, known_ x's)参数说明：known_ y's:代表因变量的一组数值。known_ x's：代表自变量的一组数值。RSQ函数是一则函数，功能说明：前面讲到计算Pearson乘积矩的相关系数r，那么RSQ函数就是计算r2的。r的平方可以理解为y的方差与x的方差的比值。
语法表达式：RSQ(known_ y's, known_ x's)参数说明：known_ y's:代表因变量的一组数值。known_ x's：代表自变量的一组数值。使用说明：如果表示参数的数组或引用的单元格区域中包含空白单元格、逻辑值和文本单元格，那么这些单元格将被忽略，但包含0值的单元格被计算在内。两参数包含的数值个数...
RSQ，即回归平方和比例，是衡量回归模型预测效能的一个关键指标，它的范围在0到1之间。这个系数用来评价回归直线对于数据变化的解释程度，数值越接近1，表明回归线与数据的拟合度越高，预测精度也越强；相反，若接近0，则表示回归线对数据的解释能力较弱，精度较低。RSQ本质上是皮尔逊积矩相关系数的平方...