拟合系数多少才合理
@韦周5067：拟合的多元线性回归方程决定系数多少为好 -
双胜17748188999…… R^2愈接近1最好.如R^2=0.9以上
@韦周5067：线性拟合相关系数要达到多少
双胜17748188999…… 拟合曲线是一条标准的直线,是直线就会很容易得出他的方程,回归方程就是这条曲线的方程.方程一般有两个常数,离因变量近的是回归系数,加号或者减号后面的是截...
@韦周5067：指数函数拟合 -
双胜17748188999…… 求拟合函数,首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据,根据已知的曲线y=f(x),拟合出Ex和En系数.当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高,说明拟合得到的Ex和En系数是合理的.吻合程度用相关系数来衡量,即R^2.
@韦周5067：拟合曲线曲线的相关系数在什么范围内认为可靠 -
双胜17748188999…… 当拟合曲线的相关系数R²≈1时,可以认为其拟合函数是可靠的.
@韦周5067：时间序列调整后的决定系数一般为多少比较好 -
双胜17748188999…… 大于0.8最好了
@韦周5067：拟合系数r2等于0.86,是不是有点小 -
双胜17748188999…… 拟合系数越接近于1或-1,拟合效果越好,
@韦周5067：如何通过可决系数判定拟合优度
双胜17748188999…… 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.
@韦周5067：人口死亡率中用函数拟合的sse和方差 为多少 -
双胜17748188999…… SSE是和方差,越小代表拟合越精确.不过这个单从数值上来看,不同问题评判标准不一样,不好判断.判断拟合好坏最好还是使用无量纲的拟合系数(R值),这个值越接近1越好,一般都是0.99…之类的.而你的拟合结果R值才0.524,拟合不是太理想,最好不要用.
@韦周5067：eviews回归f值多少合适 -
双胜17748188999…… eviews回归f值是用来评估回归的一种统计指标,它可以反映回归的拟合能力.一般来说,f值越大,回归的拟合能力越强,拟合程度越高.不同的应用场景需要合适的f值,一般来说,如果f值低于2,就表明回归的拟合能力较弱,如果f值高于4,就表明拟合能力较强.此外,f值受到回归的自变量的数量的影响,自变量越多,f值越高,但是f值的范围仍然受到回归的拟合能力的影响.总的来说,eviews回归f值合适的范围是2到4,但如果是多因素回归,f值可能会更高,这取决于回归的拟合能力.
双胜17748188999…… R^2愈接近1最好.如R^2=0.9以上
@韦周5067：线性拟合相关系数要达到多少
双胜17748188999…… 拟合曲线是一条标准的直线,是直线就会很容易得出他的方程,回归方程就是这条曲线的方程.方程一般有两个常数,离因变量近的是回归系数,加号或者减号后面的是截...
@韦周5067：指数函数拟合 -
双胜17748188999…… 求拟合函数,首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据,根据已知的曲线y=f(x),拟合出Ex和En系数.当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高,说明拟合得到的Ex和En系数是合理的.吻合程度用相关系数来衡量,即R^2.
@韦周5067：拟合曲线曲线的相关系数在什么范围内认为可靠 -
双胜17748188999…… 当拟合曲线的相关系数R²≈1时,可以认为其拟合函数是可靠的.
@韦周5067：时间序列调整后的决定系数一般为多少比较好 -
双胜17748188999…… 大于0.8最好了
@韦周5067：拟合系数r2等于0.86,是不是有点小 -
双胜17748188999…… 拟合系数越接近于1或-1,拟合效果越好,
@韦周5067：如何通过可决系数判定拟合优度
双胜17748188999…… 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.
@韦周5067：人口死亡率中用函数拟合的sse和方差 为多少 -
双胜17748188999…… SSE是和方差,越小代表拟合越精确.不过这个单从数值上来看,不同问题评判标准不一样,不好判断.判断拟合好坏最好还是使用无量纲的拟合系数(R值),这个值越接近1越好,一般都是0.99…之类的.而你的拟合结果R值才0.524,拟合不是太理想,最好不要用.
@韦周5067：eviews回归f值多少合适 -
双胜17748188999…… eviews回归f值是用来评估回归的一种统计指标,它可以反映回归的拟合能力.一般来说,f值越大,回归的拟合能力越强,拟合程度越高.不同的应用场景需要合适的f值,一般来说,如果f值低于2,就表明回归的拟合能力较弱,如果f值高于4,就表明拟合能力较强.此外,f值受到回归的自变量的数量的影响,自变量越多,f值越高,但是f值的范围仍然受到回归的拟合能力的影响.总的来说,eviews回归f值合适的范围是2到4,但如果是多因素回归,f值可能会更高,这取决于回归的拟合能力.
