判定系数的意义

Question

如题所述

Answer 1

问题一：判定系数R^2的定义?它说明了什么意义? 判定系数检验。多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。判定系数R的计算公式为： R = R近于1表明Y与X1， X2 ，…， Xk之间的线性关系程度密切；R接近于0表明Y与X1， X2 ，…， Xk之间的线性关系程度不密切。 +1 已赞过

问题二：相关系数与决定系数的关系，它们的意义分别是什么 15分 决定系数是相关系数的平方。 相关系数是用来描述两个变量之间的线性关系的，但决定系数的适用范围更广，可以用于描述非线性或者有两个及两个以上自变量的相关关系。
决定系数的意义是变量A可以解释变量B方差的多少。
因此，相关系数的意义(为正的情况）就是变量A可以解释变量B标准差的多少。
更直接的解释是，由于变量A的变动，变量B增加了C，而这C中有r的比例是因为变量A的变动造成的。
举例：
比如模型中责任心对工作绩效一般有10%的预测力，也就是说决定系数是0.1。因此，推论到上述直接的解释上，也就意味着某人工作绩效量增加了C，这C中有大约32%是因为某人责任心的增加而增加的。

问题三：相关系数与判定系数的含意 相关系数取值范围如下：
1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；
2、取值为0，这是极端，表示不相关；
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；
5、取值范围：[-1，1].

问题四：在计量学中，修正的判定系数与判定系数的区别与联系是什么？ 25分 修正判定系数是在判定系数基础上考虑自由度的影响（惩罚复杂模型），你的两个模型自由度一样，只是函数形式不同。比较判定系数和修正判定系数都可以。
你的第一个模型实际是非线性模型，首先应该做的其实是看一下散点图，是不是非线性的关系更清晰，然后比较判定系数才是有意义的。

问题五：线性回归里面的判定系数和显著性检验的作用有什么区别 简单和你说吧
首先看方差检验表，通过检验了说明回归方程可靠性强，反之则不强，
回归系数的检验是说明自变量是不是对因变量真的有影响！

问题六：相关系数的取值范围及意义 相关系数取值范围如下：
1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；
2、取值为0，这是极端，表示不相关；
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；
5、取值范围：[-1，1].

问题七：什么是判定系数 5分 R^2判定系数就是拟合优度判定系数，它体现了回归模型中自变量的变异在因变量的变异中所占的比例。如R^2=0.9触999表示在因变量y的变异中有99.999%是由于变量x引起。当R^2=1时表示，所有观测点都落在拟合的直线或曲线上；当R^2=0时，表示自变量与因变量不存在直线或曲线关系

Answer 2

简单分析一下，答案如图所示