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R2和调整R2的小问题

R2调整一般是比较不同的models的

但如果

Y=b1+b2X1+b3X2

Y'=b1+b2X1+b3X2

条件： X1,X2所有数据都相同， Y，Y'其实也是同样的（只不过Y‘是长期的， Y是短期的， 比如： Y是1年的收益， 而Y’是2年的收益）

这时候是不是只要比较R2就够了？不需要用R2调整了吧？

[此贴子已经被作者于2009-5-18 10:55:41编辑过]

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关键词：已解决 models model mode ODE 解决

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需要比较调整的R方，t检验，还有DW检验，协整检验等等。

首先需要明确的是R2与调整的R2都是用于检验模型拟合优度的指标，但通常在模型拟合优度判断时调整的R2比R2更可靠。其主要原因在于：在多元线性回归分析中，有两个方面的原因可以导致R2值的增加，一是R2的数学特性决定当多元回归方程中的解释变量个数增多时，SSE必然会随之减少进而导致R2值的增加；二是回归方程中引入了对被解释变量有重要“贡献”的解释变量而使R2值增加。

然而，线性回归分析的根本目的是希望找到那些对被解释变量Y有“贡献”的X，进而分析它们之间线性变化的数量关系，背离这个根本点去追求高R2值是没有意义的。因此，为了避免R2的不足，在进行模型拟合有度判定时，通常更多采用调整的R2，而不是R2。

希望上述分析能对您有所帮助。