求助如何用R做两个回归模型的比较

问题描述：有a,b,c三个变量，500个样本，a是样本标准值，b和c是不同系统对同一样本做出的预测值。我现在想知道b和c中的哪一个对a的预测最好，应该怎么做呢？我感觉是要做a~b,a~c两个回归，比较两个模型斜率和截距？

那就不用做回归了。
残差平方和可以作为一个准则。
最好分别做一下散点图，就是分别以y为横坐标，yhat1为纵坐标做一下散点图，同样做y和yhat2的散点图。看一下具体估计的效果。因为残差平方和受离群点影响很大。

比较残差平方和，那个小用那一个

1、看一下回归系数的显著性，如果有一个系数是不显著的，就选择显著的那一个。
2、看一下R方，也就是决定系数，比较大的那个比较好。

nuomin 发表于 2015-4-10 15:30
比较残差平方和，那个小用那一个

所以其实我要比的话压根不需要做回归，只需要比sum((b-a)^2)和sum((c-a)^2)就可以了吧。。。？

yilence 发表于 2015-4-10 16:56
1、看一下回归系数的显著性，如果有一个系数是不显著的，就选择显著的那一个。
2、看一下R方，也就是决定系 ...

如果是回归的话，两个模型及其系数都很显著
r方一个0.71，一个0.72

另。。。请见楼上回复。。。。感觉不需要做回归了。。。。。

bj12116 发表于 2015-4-10 17:37
如果是回归的话，两个模型及其系数都很显著
r方一个0.71，一个0.72

你描述的问题很不清楚，如果a是一组值，那么只能做回归，如果a只是一个值，那么只能求方差。

bj12116 发表于 2015-4-10 17:37
如果是回归的话，两个模型及其系数都很显著
r方一个0.71，一个0.72

刚才说错了，楼上说的是残差平方和，当然是拟合后的。看残差和平方和和看R方是等价的。前提是系数都显著。

yilence 发表于 2015-4-10 17:45
你描述的问题很不清楚，如果a是一组值，那么只能做回归，如果a只是一个值，那么只能求方差。

我问题是没说清楚，仔细想想应该是这样的情况：

举个例子，有2个模型，能够根据房子地理位置、新旧程度等等各类相关的信息对二手房进行估价。我不知道这两个模型的实际算法，但我想比较这两个模型哪个更好。于是，我抽取了北京市500个成交的二手房数据，这样我就知道这个房子实际成交价格，作为标准值(y)。然后向模型中输入这些房子的信息，让两个模型分别估价(y1hat,y2hat)。

然后我只要算sum((y1hat-y)^2)和sum((y2hat-y)^2)就行了。。。。？

bj12116 发表于 2015-4-10 17:59
我问题是没说清楚，仔细想想应该是这样的情况：

举个例子，有2个模型，能够根据房子地理位置、新旧程度 ...

不放心的话有granger--newbold检验和diebold--mariano检验。diebold--mariano检验可以自定义损失函数，比残差平方和的损失函数要自由一些