伪决定系数与决定系数的区别是什么？

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前段时间用SPSS对资料进行多分类logistic回归写了一篇文章

结果中有Nagelkerke R方提示只有0.114

专家意见说我的模型拟合太差

参考张文彤关于SPSS的书，上面写着这是伪决定系数

我不懂伪决定系数是什么意思

与决定系数有何差别

伪决定系数要达到多少，说明模型拟合良好

还是多分类logistic回归用另外的变量来说明模型拟合效果？

请大侠指教！

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关键词：logistic回归 Nagelkerke logistic ogistic logisti 系数

个人认为，伪决定系数0.3就够用了！

在回归模型里面，R方是决定系数，表明该变量的参与能够决定因变量的一个比例。比方说，儿子的身高和父亲的身高之间的回归模型为：Y=a0+a1X，R方=0.942；这个值说明儿子的身高有94.2%可以取决于其父亲的身高。但在二值回归里面，这个R方是伪决定值，一般不能直接判断变量的决定值。