修正的可决系数小于0
@班版2968：调整的可决系数取值范围 -
岑茜19738209252…… 1.可决系数是非负的统计量 2.可决系数的取值范围:0<=R^2<=1 3.可决系数是样本观测值的函数,可决系数R^2是随机抽样而变动的随机变量.为此,对可决系数的统计可靠性也应进行检验.
@班版2968：可决系数和调整后可决系数有什么区别? -
岑茜19738209252…… 拟合优度检验是OLS中的关键一环,对于总变差的分解我们可以记忆为:离差平方和(总平方和)=回归平方和+剩余平方和,即TSS=ESS+RSS.TSS是观测值与平均值差的平方和;ESS是估计值与平均值差的平方和;RSS是观测值与估计值...
@班版2968：修正后的可决系数公式
岑茜19738209252…… 修正后的可决系数公式是1-[RSS/(n-k)]/[TSS/(n-1)],可决系数,亦称测定系数、决定系数、可决指数,与复相关系数类似的,表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征,用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标.统计指标简称“指标”,是反映社会经济总体现象数量特征的概念和数值.一个完整的统计指标包括指标名称和指标数值两个部分.
@班版2968：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?
岑茜19738209252…… 修正的决定系数肯定是要小于等于一般决定系数的.从表达式看,R方是解释变量X个数的增函数,至少是不减的.所以当2个模型的被解释变量Y相同,而各自X的个数不同时,会有缺陷.为什么呢?因为R方只涉及到变差,没有考虑到自由度的影响.(也就是解释变量的个数)在样本容量一定的情况下,增加X的个数必定会增加待估参数,从而损失自由度.用自由度去修正R方就是你说的修正的可决系数
@班版2968：可决系数与调整的可决系数可能相等吗? -
岑茜19738209252…… 可决系数与调整的可决系数是可能相等的. 可决系数是测定多个变量间相关关系密切程度的统计分析指标,它也是反映多个自变量对因变量的联合的影响程度. 因为样本回归线对样本观测值拟合程度越好,各样本观测点与回归线靠得越近,由...
@班版2968：Eviews6中R—squared,adjust R squared,F —statistic,durbin watson stat代表神马意思?
岑茜19738209252…… R—squared,adjust R squared,是指可决系数,以及修正可决系数,其值越接近1表明,拟合得越好 F —statistic:是检验模型的线性关系的显著性水平,其值越大越好,一般直接看其P值,要求小于0.05 durbin watson stat:DW统计量,检验模型是否含有一阶自相关,其值越接近2越好!
@班版2968：多元线性回归模型检验中,调整后的可决系数中体现了()的影响 - 上学吧...
岑茜19738209252…… 可决系数是模型解释的变差与总变差的比,取值在0到1之间,可决系数越大,说明模型解释的变差占总变差的比例越高,说明回归线与观测值越接近,模型的拟合优度越好;反之,可决系数越小,说明模型的拟合优度越差.
@班版2968：调整后的可决系数公式
岑茜19738209252…… 调整后的可决系数公式:r=Cm(t0-t).可决系数,亦称测定系数、决定系数、可决指数.与复相关系数类似的,表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征,用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标,一般用符号“R”表示.随机变量(randomvariable)表示随机试验各种结果的实值单值函数.随机事件不论与数量是否直接有关,都可以数量化,即都能用数量化的方式表达.随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象.例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例.
@班版2968：说明复决定系数与修正可决定系数的区别与联系 -
岑茜19738209252…… 1、联系:复决定系数和修正可决定系数都是被用来说明拟合优度的而且R平方=1-(1-R平方)(n-1)/(n-k-1)区别:复决定系数是用来准确反映解释变量对被解释变量的解释程度的.用来反映拟合优度会给分析人员带来分析错觉,因为只要在回归模型中增加解释变量的个数就会增大复决定系数的值,要提高模型的拟合优度只需在模型中增加解释变量的个数就行了,事实并非如此.而修正可决定系数是用来准确反映回归线对散步点的拟合优度
岑茜19738209252…… 1.可决系数是非负的统计量 2.可决系数的取值范围:0<=R^2<=1 3.可决系数是样本观测值的函数,可决系数R^2是随机抽样而变动的随机变量.为此,对可决系数的统计可靠性也应进行检验.
@班版2968：可决系数和调整后可决系数有什么区别? -
岑茜19738209252…… 拟合优度检验是OLS中的关键一环,对于总变差的分解我们可以记忆为:离差平方和(总平方和)=回归平方和+剩余平方和,即TSS=ESS+RSS.TSS是观测值与平均值差的平方和;ESS是估计值与平均值差的平方和;RSS是观测值与估计值...
@班版2968：修正后的可决系数公式
岑茜19738209252…… 修正后的可决系数公式是1-[RSS/(n-k)]/[TSS/(n-1)],可决系数,亦称测定系数、决定系数、可决指数,与复相关系数类似的,表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征,用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标.统计指标简称“指标”,是反映社会经济总体现象数量特征的概念和数值.一个完整的统计指标包括指标名称和指标数值两个部分.
@班版2968：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?
岑茜19738209252…… 修正的决定系数肯定是要小于等于一般决定系数的.从表达式看,R方是解释变量X个数的增函数,至少是不减的.所以当2个模型的被解释变量Y相同,而各自X的个数不同时,会有缺陷.为什么呢?因为R方只涉及到变差,没有考虑到自由度的影响.(也就是解释变量的个数)在样本容量一定的情况下,增加X的个数必定会增加待估参数,从而损失自由度.用自由度去修正R方就是你说的修正的可决系数
@班版2968：可决系数与调整的可决系数可能相等吗? -
岑茜19738209252…… 可决系数与调整的可决系数是可能相等的. 可决系数是测定多个变量间相关关系密切程度的统计分析指标,它也是反映多个自变量对因变量的联合的影响程度. 因为样本回归线对样本观测值拟合程度越好,各样本观测点与回归线靠得越近,由...
@班版2968：Eviews6中R—squared,adjust R squared,F —statistic,durbin watson stat代表神马意思?
岑茜19738209252…… R—squared,adjust R squared,是指可决系数,以及修正可决系数,其值越接近1表明,拟合得越好 F —statistic:是检验模型的线性关系的显著性水平,其值越大越好,一般直接看其P值,要求小于0.05 durbin watson stat:DW统计量,检验模型是否含有一阶自相关,其值越接近2越好!
@班版2968：多元线性回归模型检验中,调整后的可决系数中体现了()的影响 - 上学吧...
岑茜19738209252…… 可决系数是模型解释的变差与总变差的比,取值在0到1之间,可决系数越大,说明模型解释的变差占总变差的比例越高,说明回归线与观测值越接近,模型的拟合优度越好;反之,可决系数越小,说明模型的拟合优度越差.
@班版2968：调整后的可决系数公式
岑茜19738209252…… 调整后的可决系数公式:r=Cm(t0-t).可决系数,亦称测定系数、决定系数、可决指数.与复相关系数类似的,表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征,用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标,一般用符号“R”表示.随机变量(randomvariable)表示随机试验各种结果的实值单值函数.随机事件不论与数量是否直接有关,都可以数量化,即都能用数量化的方式表达.随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象.例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例.
@班版2968：说明复决定系数与修正可决定系数的区别与联系 -
岑茜19738209252…… 1、联系:复决定系数和修正可决定系数都是被用来说明拟合优度的而且R平方=1-(1-R平方)(n-1)/(n-k-1)区别:复决定系数是用来准确反映解释变量对被解释变量的解释程度的.用来反映拟合优度会给分析人员带来分析错觉,因为只要在回归模型中增加解释变量的个数就会增大复决定系数的值,要提高模型的拟合优度只需在模型中增加解释变量的个数就行了,事实并非如此.而修正可决定系数是用来准确反映回归线对散步点的拟合优度
