回归预测模型拟合度都比较好，但实际使用原数值验证误差很大，这是为什么？

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请教各位大侠，近日用逐步回归方式做回归预测模型，出来模型的拟合指标都很好：R方0.98，F值很大（1.4w+），sig=0.000；从这些统计量来看，这模型拟合效果应该是比较理想的（不知道我理解的对不？），可是将此模型套回去验证的时候，发现用此模型预测的数据和实际数据误差比较大（平均误差有48%），误差少于10%的只占30%左右。为什么会出现这样的问题呢？接下来应该如何解决呢？

恳请各位大侠指点，拜谢了~~

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关键词：回归预测 预测模型 模型拟合 拟合度 各位大侠 模型 如何 统计 左右

这个很简单——

你们搞错了！！！实际上，你们的模型——拟合度并不好！！！如果你不相信的话，我建议你们面对面的和我较量一下，我可以保证——你们觉得有效的招数，对我来说完全无效！！！！！！！

你们搞错了！！！实际上，你们的模型——拟合度并不好！！！如果你不相信的话，我建议你们面对面的和我较量一下，我可以保证——你们觉得有效的招数，对我来说完全无效！！！！！！！

所以，当你认为——我这里是一个广告平台、可供你们营销的话，那么——

你应该意识到，即使是会去做广告的明星——也是对于产品和质量有很高的要求的！！！也就是说——你的产品质量必须有保证！！！所以，即使是娱乐圈的明星，也不是对于任何一个厂家的广告都会接的，人家也会选一些自己认可的品牌，而不是去选可能会伤害到自己形象的品牌！！！

所以，你认为拟合度较高，那只能说明——你的无知和白痴而已！！！！！！

shbdyygbvgdfvdf 发表于 2012-9-5 12:17
这个很简单——

你们搞错了！！！实际上，你们的模型——拟合度并不好！！！如果你不相信的话，我建议你 ...

你好，不敢说较量，还需请教一下，怎样的模型才是拟合度比较理想的呢？

lz：一个模型拟合的好并不代表一定预测的就好。这个也取决于你是在用什么预测什么。

楼上几位：你们在说啥啊？完全不知所云。。。

夏目贵志 发表于 2012-9-9 10:29
lz：一个模型拟合的好并不代表一定预测的就好。这个也取决于你是在用什么预测什么。

楼上几位：你们在说 ...

谢谢ls解答。

我原本设置模型原型为：y=ax1+bx2+c；根据回归分析求得各个系数：a、b、c；然后用回做回归分析中的数据（x1、x2）按照模型来计算y，发现计算出来的数值和真实的数值，存在较大的误差；按照原理，不是应该一样的么？

天晴001 发表于 2012-9-10 22:50
谢谢ls解答。

我原本设置模型原型为：y=ax1+bx2+c；根据回归分析求得各个系数：a、b、c；然后用回做回 ...

如果你的模型不是完美拟合数据，就算是样本内，当然也是不会没有区别的啊。这个是正常现象。

夏目贵志 发表于 2012-9-11 06:39
如果你的模型不是完美拟合数据，就算是样本内，当然也是不会没有区别的啊。这个是正常现象。

这样的啊，学习了哈，谢谢；

那按照这么说，我是可以使用该模型来做预测啦？

天晴001 发表于 2012-9-11 12:43
这样的啊，学习了哈，谢谢；

那按照这么说，我是可以使用该模型来做预测啦？

可以是可以。问题就是预测的结果有多准确。如果预测的结果还不如瞎猜的准确。。。你说你何必呢。。。对吧？