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关于线性回归的问题。为什么一元线性回归的判定系数等于相关系数的平方?从各自的公式上看不存在这个关系啊
难道只是数值近似?求推导。
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推荐答案 2012-06-07
其实是关系是这样的:
相关系数
的值=判定系数的
平方根
,符号与x的参数相同。只是你没发现而已。他们用不同的表达式表达出来了。所以不能一眼看出来,推导有些复杂。
但是,他们在概念上有明显区别,相关系数建立在相关分析基础之上,研究两个变量之间的线性相关关系。而判定系数建立在
回归分析
基础之上,研究一个随机变量对别一个随机变量的解释程度。
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判断系数
是不是
相关系数的平方?
答:
它们的联系在于
判断系数
可以使用相关系数来计算。假设有一个简单的
线性回归
模型,其中只有一个自变量和一个因变量,那么判断系数就
等于相关系数的平方
。这是因为判断系数衡量的是回归模型解释的因变量的方差占总方差的比例,而相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系强度。
判定系数
R^2的含义是
什么?
答:
4、判定系数,也叫可决系数或决定系数,
是指在线性回归中,回归平方和与总离差平方和之比值,其数值等于相关系数的平方
。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义,需要对因变量y取值的变差进行研究。5、判定系数r2是用于一元线性回归模型的显著性检验的指标。一元线性回归分析预测法,是根据...
什么
是
判定系数
答:
判定系数,也叫可决系数或决定系数,
是指在线性回归中,回归平方和与总离差平方和之比值,其数值等于相关系数的平方
。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义,需要对因变量y取值的变差进行研究。判定系数在统计学中用于度量因变量的变异中可由自变量解释部分所占的比例,以此来判断统计模型...
判断系数
和
相关系数什么
不同,有什么联系?
答:
决定系数的大小决定了相关的密切程度。当R2越接近1时,表示相关的方程式参考价值越高;相反,越接近0时,表示参考价值越低。这是在
一元回归
分析中的情况。但从本质上说决定系数和
回归系数
没有
关系
,就像标准差和标准误差在本质上没有关系一样。在多元回归分析中,决定系数是通径
系数的平方
。表达式:R^2=...
判定系数
R^2的定义?它说明了
什么
意义?
答:
其数值
等于相关系数的平方
。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义,需要对因变量y取值的变差进行研究。5、
判定系数
r2是用于
一元线性回归
模型的显著性检验的指标。一元线性回归分析预测法,是根据自变量x和因变量Y的相关关系,建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。
相关
分析与
回归
分析的联系与区别
答:
关于线性回归的问题
。
为什么一元线性回归的判定系数等于相关系数的平方
从各自的
公式上看不存在这个关系难道只是数值近似 求推导。 满意回答 其实是关系是这样的 相关系数的值=判定系数的平方根 符号与x的参数相同。只是你没发现而已。他们用不同的表达式表达出来了。所以不能一眼看出来 推导有些复杂。 但是 他们在...
可决系数与
相关系数的
关系是
什么?
答:
可决系数和相关系数的关系是:都是用来衡量两个变量之间关系的统计指标,可决
系数等于相关系数的平方
。可决系数是相关系数的平方,反映了因变量的变异能够被自变量解释的比例。因此,可决系数可以看作是相关系数的一种推广,不仅考虑了两个变量之间的线性关系,还考虑了模型中所有自变量对因变量变异的解释...
判定系数的
意义
答:
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...
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