可决系数，啥是可决系数啊及方程

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1，啥是可决系数啊及方程
2，回归直线方程中的参数a和b的几何及经济含义是什么可决系数的意
3，可决系数为何要调整
4，可决系数和调整后可决系数有什么区别
5，统计中的可决系数真的决定一切吗

1，啥是可决系数啊及方程

方程是含有未知数的等式可决系数是相关系数的平方

回归直线方程y=a+bx过定点(0,a) 表示自变量x每变动一个计量单位时因变量y的平均变动值，数学上称为直线的斜率，也称回归系数。

啥是可决系数啊及方程

2，回归直线方程中的参数a和b的几何及经济含义是什么可决系数的意

回归系数含义是说当其他因素不变时自变量的以单位变化引起的因变量的变化程度可决系数用SSR（回归平方和）处以SST 或者是1减去SSE（残差平方和）处以SST的商其中SST是因变量的样本方差这个系数说明在因变量y的样本变化中，有多少部分是可以被自变量x的变化解释的

回归直线方程中的参数a和b的几何及经济含义是什么可决系数的意

3，可决系数为何要调整

随着解释变量个数的增加而减少，至少不会增加，但是由增加解释变量个数引起的可决系数的增大与拟合好坏无关，因此在多元回归模型之间比较拟合优度，可决系数就不是一个合适的指标，必须加以调整 3.4 可决系数是回归解释变量数的非减函数也就是说引入的解释变量越多可决系数可能会更高, 但是并不是每个解释变量都有效的. 为了获得更加精简的模型, 修正可决系数, 对引入的解释变量个数进行惩罚. 换而言之, 每引入一个解释变量首先会降低修正可决系数. 如果这个解释变量contribute to explaining 被解释变量, 那么会增加修正可决系数, 最终的影响是降低和增加的共同结果; 可决系数不变或增加一点点. F 检验是联合检验. H0 是所有的解释变量系数为零, 也就是说否定H0 只能说明所有的解释变量中至少有一个有贡献. 但是可以联合检验一部分, 比如检验(x2, x3, x4) 检验结果如果是无法否定H0, 而x1 是有用的, 那么修正可决系数在x1 最高引入x2..x4 都会降低修正可决系数模型的解释能力而修正可决系数则是一个动态的指标用来判断是否增加或者舍弃一个解释变量 3.6 F 检验是联合检验判断所有解释变量中是否至少有一个具有解释能力而t

可决系数为何要调整

4，可决系数和调整后可决系数有什么区别

拟合优度检验是OLS中的关键一环，对于总变差的分解我们可以记忆为：离差平方和（总平方和）=回归平方和+剩余平方和，即TSS=ESS+RSS。TSS是观测值与平均值差的平方和；ESS是估计值与平均值差的平方和；RSS是观测值与估计值差的平方和。可决系数=ESS/TSS。可决系数越大，拟合优度越好。其可以理解为是相关系数的平方。具有随样本波动的特点。但是二者又有一定的区别：第一，可决系数是就一个OLS模型而言，并不针对具体的变量。而相关系数适用于特定的两个变量之间的关系。代表两个变量的相关程度，而且两个变量之间不具备特定的因果关系。第二，可决系数适用于说明解释变量对被解释变量的解释程度，而相关系数则是说明两个变量的线性依存程度。第三，可决系数用于度量不对称的因果关系，相关系数用于度量对称的相关关系。第四，受符号影响，可决系数在0—1之间取值，可以=0或者1，而相关系数在-1—1之间取值。

可决系数和相关系数的联系和区别：A.相关系数是建立在相关分析基础上的，研究的是随机变量之间的关系；可决系数则是建立在回归分析基础上，研究的是非随机变量X对随机变量Y的解释程度。B.在取值上，可决系数是样本相关系数的平方。C.样本相关系数是由随机的X和Y抽样计算得到，因而相关关系是否显著，还需进行检验。

引入调整后的可决系数，可以解决解释变量个数不同而引起的判定系数对比的困难。

5，统计中的可决系数真的决定一切吗

那我先来说说我对这个R2的理解吧： R2是什么？它就是可决系数（coefficient of determination），也被称为拟合优度。说到拟合优度一般理解为回归直线与观测值的一个拟合程度，请看图：如果样本回归线对样本观测值拟合程度越好，各样本观测点与回归线靠得越近，由样本回归做出解释的离差平方和与总离差平方和越相近；反之，拟合程度越差，相差越大。（说的更简单点，R2越大，自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集）。既然是平方那么可决系数的取值范围在0到1之间，它是一个非负统计量。试想如果所有的点都在直线上，一点也没有离开直线，那就说明拟合度很好，是1。就是能够完全解释。而现实情况肯定没有这样的。就比如你的努力程度和历次考试成绩，虽然越努力成绩越好，但是你不能保证自己没有失误啊。这个失误就是残差，但是失误肯定不是主要部分，所以R2还是很大的。 R2没有很明确的界限，说什么就是好什么就是不好，有的时候时间序列的拟合程度都不是很好，甚至只有0.3到0.4，所以要综合来看，没有很确定的界限。例如，考虑这样一个例子。在冬季的几个月里，人们经常通过燃油取暖，因为取暖用的燃油在冬季的销售额比在夏天的销售额要高。同样，滑雪设备的销售额在冬季也比夏天要高。事实上，如果我们打算运行一个以滑雪设备的销售额作为自变量x以及取暖用的燃油的销售额作为因变量y的回归模型，那么产生的模型将是很好的模型，并具有很高的R2数值。不过，我们知道滑雪设备的销售额并没有造成人们购买更多的家用取暖的燃油。当然还有其他情况，比如当回归直线是平行于x轴，并且与原始数据的散点图拟合度也非常高，但R2=0.说明一个低的R2数值，并不一定意味着回归模型缺乏可信度。（极端举例）又或者，一个高的R2数值但原始数据的散点图表明因变量y的观测值用一条曲线拟合比用一条直线拟合的效果可能会更好。（这是我们也会考虑参考其他拟合指标，比如AIC准则……） so，楼主觉得R2数值有时会给出有关线性回归模型对数据拟合程度好的误导信息。一般说来，较高的R2数值比较低的R2数值要好。接受回归模型足够好的R2数值的决定因素主要取决于这个模型的应用目的以及经验和良好的管理知识。在扩展一下，拟合优度检验和F检验有区别吗？还是有区别的，拟合优度是指这个模型对于数据来说，解释变量能够解释被解释变量的程度，F说明的是整个模型中所有的解释变量的显著程度，和T值是对应的。在问，那R2与R的关系呢？撇开平方不说，R指的是线性相关系数，也就是说因变量和自变量之间的线性相关程度（注意强调的是线性！），如果两者关系很大，那么自然用他们做出的模型当然比较好用自变量解释因变量。