在多元回归中 调整后的判定系数 与判定系数 的关系有

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/06 19:07:54
在多元回归中 调整后的判定系数 与判定系数 的关系有

在多元回归中 调整后的判定系数 与判定系数 的关系有
在多元回归中 调整后的判定系数 与判定系数 的关系有

在多元回归中 调整后的判定系数 与判定系数 的关系有
判定系数也叫拟合优度、可决系数.表达式是

该统计量越接近于1,模型的拟合优度越高.


问题:在应用过程中发现,如果在模型中增加一个解释变量, R2往往增大
   这就给人一个错觉:要使得模型拟合得好,只要增加解释变量即可.
——但是,现实情况往往是,由增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关,R2需调整.


这就有了调整的拟合优度



      在样本容量一定的情况下,增加解释变量必定使得自由度减少,所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟合优度的影响:
其中:n-k-1为残差平方和的自由度,n-1为总体平方和的自由度.


总是来说,调整的判定系数比起判定系数,除去了因为变量个数增加对判定结果的影响.


顺便补充一下:




一般做回归的时候要求拟合优度(实际值与拟合值相关系数的平方)越高越好,可以通过增加解释变量来实现,可是解释变量多了后很多解释变量的系数T检验不显著了,而且增加很多变量后模型的自由度就减少了,这些情况狂的存在往往使得模型预测不精确;修正拟合优度就是将残差平方和跟总离差平方和分别除以各自的自由度,这样就剔除了变量个数对其影响了。...

全部展开

一般做回归的时候要求拟合优度(实际值与拟合值相关系数的平方)越高越好,可以通过增加解释变量来实现,可是解释变量多了后很多解释变量的系数T检验不显著了,而且增加很多变量后模型的自由度就减少了,这些情况狂的存在往往使得模型预测不精确;修正拟合优度就是将残差平方和跟总离差平方和分别除以各自的自由度,这样就剔除了变量个数对其影响了。

收起

在多元回归中 调整后的判定系数 与判定系数 的关系有 在多元回归分析中,检验方程的拟合优度用调整后的Rde^2效果更好吗 多元线性回归分析中,修正的决定系数与一般决定系数之间是什么关系? spss 多元非线性回归如图,怎么在spss中将数据入上述数学模型后,再做非线性回归,求出系数呢?模型是怎么输入的?困扰中 - - 判定系数怎么算一元线性回归方程的判定系数中的X和Y该如何取值? 关于多元线性回归模型的显著性检验“在回归分析中,回归方程的检验结果与回归系数的检验结果往往是一致的.”这句话对么?为什么? 在多元线性回归分析中,为什么要用修正的决定系数 如何通过可决系数判定拟合优度我的可决系数为0.707836.调整后的为0.686195 判定系数与F统计量的关系史什么? 两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为? 已知某一直线回归方程的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为多少?怎么算出来的? 我做的spss多元线性回归分析中sig比较大 怎么调整数据 多元线性回归和多元非线性回归的问题我想问一下,要做多元回归分析,几个变量和一个变量有关的分析,怎么来判定要做的是线性回归分析还是飞线性回归分析啊?什么情况下做线性回归,什么 多元线性回归模型中,自相关性的分析在一个多元线性回归模型中,非全部的变量具有自相关性,在用广义差分法时,变量应如何处理,系数P该如何定义? 三国杀中怎样用诸葛亮的观星破解对自己的判定牌,观星是先于判定牌还是后于判定牌,观星发动后是先摸牌还是判定. 在多元回归模型中,模型的决定系数比较低,只有0.48,这是个好的模型吗?模型的决定系数到底说明了什么? 判定系数和估计标准误差的联系 多元线性回归模型中回归系数向量β的最小二乘估计如何得到?多元线性回归模型中回归系数向量β的最小二乘多元线性回归模型中回归系数向量β的最小二乘估计是无偏估计吗,并计算其协方