可决系数r2越大越好么
@子郊629：统计中的可决系数真的决定一切吗? -
常往15852645727…… 那我先来说说我对这个R2的理解吧:R2是什么?它就是可决系数(coefficient of determination),也被称为拟合优度.说到拟合优度一般理解为回归直线与观测值的一个拟合程度,请看图: 如果样本回归线对样本观测值拟合程度越好,...
@子郊629：给出下列结论:①在回归分析中,可用相关指数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好;② -
常往15852645727…… ①用相关指数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好,故①正确; ②某工产加工的某种钢管,内径与规定的内径尺寸之差不确定,不可能一一列举出来,不是离散型随机变量,故②错; ③样本的标准差是样本数据到平均数的一种平均距离,样本的方差是标准差的平方,反映了样本数据的分散程度的大小,它们越小,则随机变量偏离于均值的平均程度越小,故③正确; ④事件A:“甲、乙中至少一人击中目标”与事件B:“甲,乙都没有击中目标”是对立事件,但A与B不是相互独立事件,由于A对B发生的概率有影响,故④错. 综上所述,其中结论正确的①③,有两个, 故选:B.
@子郊629：如何通过可决系数判定拟合优度
常往15852645727…… 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.
@子郊629：excel 线性回归
常往15852645727…… 多重可决系数它是在因变量的总变化中,由回归方程解释的变动(回归平方和)所占的比重,R2越大,回归方各对样本数据点拟合的程度越强,所有自变量与因变量的关系越密切. 说白了就是你趋势线的可用度,R2应该大于0小于1,越接近1越相似度越高
@子郊629：可决系数和调整后可决系数有什么区别? -
常往15852645727…… 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...
@子郊629：怎样看多元逐步线性回归的决定系数 -
常往15852645727…… 其普通回归一样,R2越直接1,模型越好.0.6以上,就可以.太小了,则有问题.
@子郊629：给出下列结论:(1)在回归分析中,可用指数系数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好;(2)在回归分析中,可用残差平方和判断... - 作业帮
常往15852645727…… [答案] 用系数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好,故(1)正确,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越小,模型的拟合效果越好,故(2)不正确可用相关系数r的值判断两个变量的相关性,|r|越...
@子郊629：回归分析:为何可决系数R^2会随着自变量的增加而增大(哪怕增加的自变量与因变量明显无关)? -
常往15852645727…… 你的疑问是有道理的, 理论上来说, 如果相关系数为0, 这种变量的引入不会导致R^2的增加, 但是, 实际中, 我们面对的是数据, 有数据计算出来的相关系数, 尽管不相关, 为0的概率也是0. 所以最终的结果R^2还是会增加, 只不过这个增加不显著.
常往15852645727…… 那我先来说说我对这个R2的理解吧:R2是什么?它就是可决系数(coefficient of determination),也被称为拟合优度.说到拟合优度一般理解为回归直线与观测值的一个拟合程度,请看图: 如果样本回归线对样本观测值拟合程度越好,...
@子郊629：给出下列结论:①在回归分析中,可用相关指数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好;② -
常往15852645727…… ①用相关指数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好,故①正确; ②某工产加工的某种钢管,内径与规定的内径尺寸之差不确定,不可能一一列举出来,不是离散型随机变量,故②错; ③样本的标准差是样本数据到平均数的一种平均距离,样本的方差是标准差的平方,反映了样本数据的分散程度的大小,它们越小,则随机变量偏离于均值的平均程度越小,故③正确; ④事件A:“甲、乙中至少一人击中目标”与事件B:“甲,乙都没有击中目标”是对立事件,但A与B不是相互独立事件,由于A对B发生的概率有影响,故④错. 综上所述,其中结论正确的①③,有两个, 故选:B.
@子郊629：如何通过可决系数判定拟合优度
常往15852645727…… 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.
@子郊629：excel 线性回归
常往15852645727…… 多重可决系数它是在因变量的总变化中,由回归方程解释的变动(回归平方和)所占的比重,R2越大,回归方各对样本数据点拟合的程度越强,所有自变量与因变量的关系越密切. 说白了就是你趋势线的可用度,R2应该大于0小于1,越接近1越相似度越高
@子郊629：可决系数和调整后可决系数有什么区别? -
常往15852645727…… 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...
@子郊629：怎样看多元逐步线性回归的决定系数 -
常往15852645727…… 其普通回归一样,R2越直接1,模型越好.0.6以上,就可以.太小了,则有问题.
@子郊629：给出下列结论:(1)在回归分析中,可用指数系数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好;(2)在回归分析中,可用残差平方和判断... - 作业帮
常往15852645727…… [答案] 用系数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好,故(1)正确,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越小,模型的拟合效果越好,故(2)不正确可用相关系数r的值判断两个变量的相关性,|r|越...
@子郊629：回归分析:为何可决系数R^2会随着自变量的增加而增大(哪怕增加的自变量与因变量明显无关)? -
常往15852645727…… 你的疑问是有道理的, 理论上来说, 如果相关系数为0, 这种变量的引入不会导致R^2的增加, 但是, 实际中, 我们面对的是数据, 有数据计算出来的相关系数, 尽管不相关, 为0的概率也是0. 所以最终的结果R^2还是会增加, 只不过这个增加不显著.
