判定係數R2的定義它說明了什麼意義

1樓：是嘛

決定係數，也稱為擬合優度。是相關係數的平方。表示可根據自變數的變異來解釋因變數的變異部分。

決定係數的大小決定了相關的密切程度。意義：擬合優度越大，自變數對因變數的解釋程度越高，自變數引起的變動佔總變動的百分比高。

觀察點在回歸直線附近越密集。

如某學生在某智力量表上所得的 iq 分與其學業成績的相關係數 r=0.66，則決定係數 r^2=0.4356，即該生學業成績約有 44%可由該智力量表所測的智力部分來說明或決定。

擴充套件資料

決定係數的大小決定了相關的密切程度。當r2越接近1時，表示相關的方程式參考價值越高；相反，越接近0時，表示參考價值越低。這是在一元回歸分析中的情況。

但從本質上說決定係數和回歸係數沒有關係，就像標準差和標準誤差在本質上沒有關係一樣。

判定係數只是說明列入模型的所有解釋變數對因變數的聯合的影響程度，不說明模型中單個解釋變數的影響程度。對時間序列資料，判定係數達到0.9以上是很平常的；但是，對截面資料而言，能夠有0.

5就不錯了。

2樓：沒好時候

判定係數檢驗。多元線性回歸模型判定係數的定義與一元線性回歸分析類似。判定係數r的計算公式為：

r = r接近於1表明y與x1， x2 ，…， xk之間的線性關係程度密切；r接近於0表明y與x1， x2 ，…， xk之間的線性關係程度不密切。 +1 已讚過

統計學裡r^2表示什麼

3樓：清溪看世界

統計學裡r^2表示：決定係數，反應因變數的全部變異能通過回歸關係內

被自變數解釋的比容例。如r平方為0.8，則表示回歸關係可以解釋因變數80%的變異。換句話說，如果我們能控制自變數不變，則因變數的變異程度會減少80%。

4樓：卡薩

在統計學中對變數進行線行回歸分析，採用最小二乘法進行引數估計時，版r平方為回歸平方和權與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由回歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，回歸效果越顯著。r平方介於0~1之間，越接近1，回歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。

回歸直線的求法

最小二乘法：

總離差不能用n個離差之和來表示，通常是用離差的平方和，即作為總離差，並使之達到最小，這樣回歸直線就是所有直線中q取最小值的那一條，這種使「離差平方和最小」的方法，叫做最小二乘法：

由於絕對值使得計算不變，在實際應用中人們更喜歡用：q=（y1-bx1-a）²+（y2-bx2-a）²+······+（yn-bxn-a）²，這樣，問題就歸結於：當a，b取什麼值時q最小，即到點直線y=bx+a的「整體距離」最小。

用最小二乘法求回歸直線方程中的a,b有下面的公式：

5樓：匿名使用者

^r^2判定係數就bai是擬合優du度判定係數，它體現了回歸模型zhi中自變數的變dao異在因變數的變異中專所佔的比例屬。如r^2=0.99999表示在因變數y的變異中有99.

999%是由於變數x引起。當r^2=1時表示，所有觀測點都落在擬合的直線或曲線上；當r^2=0時，表示自變數與因變數不存在直線或曲線關係。我是在學spss的回歸分析時學的

6樓：沒有***嘛

統計學裡bair^2表示:決定

du係數,反應因變數的zhi全部變異能通過回歸關係dao被自變數解釋的比例。回

如答r平方為0.8,則表示回歸關係可以解釋因變數80%的變異。換句話說,如果我們能控制自變數不變,則因變數的變異程度會減少80%。

7樓：做路燈的

r^2判定係數就是擬合優度判定係數，它體現了回歸模型中自變數的變異版在因變數的變異中所佔的比權例。如r^2=0.99999表示在因變數y的變異中有99.

999%是由於變數x引起。當r^2=1時表示，所有觀測點都落在擬合的直線或曲線上；當r^2=0時，表示自變數與因變數不存在直線或曲線關係。我是在學spss的回歸分析時學的。

8樓：匿名使用者

r平方是=ess/tss

不是ssr/tss