调整的多重判定系数
@黄任737：什么是调整后的R方 -
双娇18064748830…… 1、调整R方的解释与R方类似,不同的是:调整R方同时考虑了样本量(n)和回归中自变量的个数(k)的影响,这使得调整R方永远小于R方,而且调整R方的值不会由于回归中自变量个数的增加而越来越接近1. 因此,在多元回归分析中,通...
@黄任737：关于统计学里面的t值和调整后的判定系数R^2关系的问题 -
双娇18064748830…… 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.
@黄任737：在多元回归中 调整后的判定系数 与判定系数 的关系有 - 作业帮
双娇18064748830…… [答案] 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...
@黄任737：matlab中regstats的用途是什么 -
双娇18064748830…… MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数,也可用来作多重线性或广义线性回归分析,它的调用方式如下:regstats(y,X,model) stats = regstats(…) stats = regstats(y,X,model,whichstats) (1)regstats(y,X,model) 作多重线性回归分析.输入参数X为...
@黄任737：调整的判定系数A是与R2和多重判定系数之间有如下关系的() - 上学吧
双娇18064748830…… D 说明如下: R2=1-RSS/TSS 调整的R2=1-[RSS/(n-k-1)]/[TSS/(n-1)] 所以RSS/TSS=1-0.85=0.15 0.15*(30-1)/(30-3-1)=0.1673 1-0.1673=0.8327
双娇18064748830…… 1、调整R方的解释与R方类似,不同的是:调整R方同时考虑了样本量(n)和回归中自变量的个数(k)的影响,这使得调整R方永远小于R方,而且调整R方的值不会由于回归中自变量个数的增加而越来越接近1. 因此,在多元回归分析中,通...
@黄任737：关于统计学里面的t值和调整后的判定系数R^2关系的问题 -
双娇18064748830…… 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.
@黄任737：在多元回归中 调整后的判定系数 与判定系数 的关系有 - 作业帮
双娇18064748830…… [答案] 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...
@黄任737：matlab中regstats的用途是什么 -
双娇18064748830…… MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数,也可用来作多重线性或广义线性回归分析,它的调用方式如下:regstats(y,X,model) stats = regstats(…) stats = regstats(y,X,model,whichstats) (1)regstats(y,X,model) 作多重线性回归分析.输入参数X为...
@黄任737：调整的判定系数A是与R2和多重判定系数之间有如下关系的() - 上学吧
双娇18064748830…… D 说明如下: R2=1-RSS/TSS 调整的R2=1-[RSS/(n-k-1)]/[TSS/(n-1)] 所以RSS/TSS=1-0.85=0.15 0.15*(30-1)/(30-3-1)=0.1673 1-0.1673=0.8327
