1樓：匿名使用者
用式子1-[rss/(n-k)]/[tss/(n-1)]，而不是[ess/(k-1)] / [tss/(n-1)]。
隨著解釋變數個數
的增加而減少，至少不會增加，但是由增加解釋變數個數引起 的可決係數的增大與擬合好壞無關，因此在多元迴歸模型之間比較擬合優度。
可決係數就不是一個合適的指標，必須加以調整。可決係數是迴歸解釋變數數的非減函式，也就是說引入的解釋變數越多，可決係數可能會更高，但是並不是每個解釋變數都有效的。
雖然兩者可以互相轉化，但是可以取下n,k值，後者的取值範圍就可能有負數了，而前者的範圍是固定在了某一區間內，後者會有不符合實際情況的問題出現。
2樓：匿名使用者
這個問題我們老師講過，我忘了具體是什麼了，但是大概是這樣的。
應該用式子1-[rss/(n-k)]/[tss/(n-1)]，而不是[ess/(k-1)] / [tss/(n-1)]
雖然兩者可以互相轉化，但是你可以取下n,k值，後者的取值範圍就可能有負數了，而前者的範圍是固定在了某一區間內，後者會有不符合實際情況的問題出現。我說的不詳細，我想這樣可能會給你引出來一條路子。
計量經濟學
3樓：匿名使用者
3.4 可決係數是迴歸解釋
變數數的非減函式 也就是說引入的解釋變數越多 可決係數可能會更高 但是並不是每個解釋變數都有效的 為了獲得更加精簡的模型 修正可決係數 對引入的解釋變數個數進行懲罰 換而言之 每引入一個解釋變數 首先會降低修正可決係數 如果這個解釋變數contribute to explaining 被解釋變數 那麼會增加修正可決係數 最終的影響是降低和增加的共同結果 如果引入的解釋變數沒有什麼用 那麼修正可決係數是降低的 而不會像普通的可決係數 不變或增加一點點
f檢驗是聯合檢驗 h0是所有的解釋變數係數為零 也就是說否定h0只能說明所有的解釋變數中至少有一個有貢獻 但是可以聯合檢驗一部分 比如檢驗(x2, x3, x4) 檢驗結果如果是無法否定h0 而x1是有用的 那麼修正可決係數在x1最高 引入x2..x4都會降低修正可決係數
其實這兩者之間沒什麼關係 問這個問題就覺得出題者很二 f檢驗是靜態判斷模型的解釋能力 而修正可決係數則是一個動態的指標 用來判斷是否增加或者捨棄一個解釋變數
3.6 f檢驗是聯合檢驗 判斷所有解釋變數中是否至少有一個具有解釋能力 而t檢驗是單個檢驗某個解釋變數是否具有解釋能力 因為有解釋變數非共線性的假設 所以如果模型中有一個t指標是顯著的 那麼f檢驗一定是通過的
統計學裡r^2表示什麼
4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迴歸關係內
被自變數解釋的比容例。如r平方為0.8，則表示迴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%。
5樓：卡薩
在統計學中對變數進行線行迴歸分析，採用最小二乘法進行引數估計時，版r平方為迴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迴歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，迴歸效果越顯著。r平方介於0~1之間，越接近1，迴歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。
迴歸直線的求法
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，這樣迴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。
用最小二乘法求迴歸直線方程中的a,b有下面的公式：
6樓：匿名使用者
^r^2判定係數就bai是擬合優du度判定係數，它體現了迴歸模型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的迴歸分析時學的
7樓：沒有***嘛
統計學裡bair^2表示:決定
du係數,反應因變數的zhi全部變異能通過迴歸關係dao被自變數解釋的比例。回
如答r平方為0.8,則表示迴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%。
8樓：做路燈的
r^2判定係數就是擬合優度判定係數，它體現了迴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的迴歸分析時學的。
9樓：匿名使用者
r平方是=ess/tss
不是ssr/tss
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