调整的R方为负数

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

既然是平方，怎么会有负数？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏7 回帖

当进行多元回归时,就会发现调整的可决系数是可以为负的,特别是当模型中所使用的解释变量很多,而样本量不足时,对解释变量过多带来的惩罚就很很重,所以可决系数出现负值.

得负值说明你的拟合失败。adjust R square：校正决定系数，决定系数R可以用来评价回归方程的优劣，但随着自变量个数的增加，R将不断增大，因此对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，还必须考虑方程所包含的自变量个数的影响，为此提出，所谓“最优”回归方程是指校正的决定系数最大者。

adjust R square＝1-(1-R square)*(N-1)/(N-K-1)
N是样本规模，k是自变量个数。R square不会为负值，但adjust R square可以为负值（当R square很小，n很小，k较大时）。

adjust R square＝1-(1-R square)*(N-1)/(N-K-1)
N是样本规模，k是自变量个数。R square不会为负值，但adjust R square可以为负值（当R square很小，n很小，k较大时）。

学习了，正好遇到了这个问题

jinyuguo 发表于 2016-7-22 10:35
adjust R square＝1-(1-R square)*(N-1)/(N-K-1)
N是样本规模，k是自变量个数。R square不会为负值，但adj ...

那如果r方为负时，需要调整模型重新回归，直到为正吗？