R语言回归结果Multiple R-squared究竟是什么，和相关计算结果不同

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求大神解惑，R语言回归结果Multiple R-squared究竟是什么，和相关计算结果不同，在R语言实战书中是这么表述的，我以为这个就是相关系数，但是发现和SPSS计算的完全不一样，后来才知道可以在R中用cor语句进行相关系数计算，使用kendall算法结果比较相近，但也不一样> cor(huiguidata,y=NULL,method ="kendall", use="complete")
           LST      NDBI
LST  1.0000000 0.5368911
NDBI 0.5368911 1.0000000


> summary(huigui) #显示详细回归结果

Call:
lm(formula = x ~ y)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-0.57024 -0.13182 -0.01425  0.10684  1.06713

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept) -1.940540   0.060888  -31.87   <2e-16 ***
y            0.060764   0.001812   33.53   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.194 on 1019 degrees of freedom
  (2 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.5245,        Adjusted R-squared:  0.524
F-statistic:  1124 on 1 and 1019 DF,  p-value: < 2.2e-16

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关键词：Multiple Squared multip Square multi kendall method

若需更有针对性地回答你的问题，最好提供所用的数据和所引的书名(及作者)。

jiagangw 发表于 2016-4-28 10:14
若需更有针对性地回答你的问题，最好提供所用的数据和所引的书名(及作者)。

NDBI2010.xlsx (31.96 KB)

2016-4-28 18:04:01 上传

数据做回归分析，参考资料是

谢谢楼主提供了所用的数据和所引的书名。
R平方项也有的书上称为 Coefficient of determination(有的译为“决定性系数”)。
你所引的书上将它解释为“实际值和预测值之间的相关系数(的平方)”也是常使用的一种解释。
所附的R程序运行结果就是用 R 直接计算‘实际值和预测值之间的相关系数的平方’，它与
拟合回归模型中给出的 R-square 是完全一致的。
这个事实用其他软件也应该是一样的。只是计算相关系数时不能用Kendall的相关指标，而应该用
(一般为缺省的选项)Pearson 的相关指标。
若有不清楚的，欢迎继续进行讨论。