逐步回归分析用SAS分析之后的R square代表什么？

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我用SAS做了逐步回归分析。
结果出来的表格如下：

Summary  of Stepwise Selection(Using Overll Liking Score)
Step	Variable	Variable	Number	Partial	Model	C(p)	F Value	Pr > F
	Entered	Removed	Vars In	R-Square	R-Square
1	bb		1	0.3929	0.3929	279.062	390.82	<.0001
2	ag		2	0.1419	0.5347	75.1956	183.85	<.0001
3	bu		3	0.0305	0.5652	32.9057	42.26	<.0001
4	v		4	0.0148	0.58	13.4742	21.13	<.0001
5	at		5	0.0099	0.5899	1.1333	14.46	0.0002
6	x		6	0.0045	0.5944	-3.4363	6.69	0.01
7	aa		7	0.005	0.5994	-8.6864	7.46	0.0065
8	f		8	0.003	0.6024	-11.087	4.55	0.0333
9	g		9	0.0026	0.605	-12.832	3.89	0.0489
10	u		10	0.0018	0.6068	-13.389	2.67	0.103
11	aw		11	0.0018	0.6086	-13.98	2.71	0.1003
12	cb		12	0.0015	0.6101	-14.205	2.33	0.1273
13	bx		13	0.0019	0.612	-14.925	2.86	0.0913
14	w		14	0.0021	0.614	-15.912	3.15	0.0763
15	an		15	0.0018	0.6158	-16.462	2.7	0.101
16	j		16	0.0015	0.6173	-16.627	2.3	0.1302

我想请问，此处Partial R-Square和Model R-Square分别代表什么意思？ 是越接近1越好吗？
我看别人的论文中说， Model R-Square=0.31，所以能预测一个大范围的喜好度。
那是否代表数字约接近1所预测的范围越小呢？
请教各位大神。

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关键词：Square 逐步回归 回归分析 ARE Selection 回归分析

Model R-Square是模型总的回归平方和，代表应变量的方差中有多少可以被模型解释；
Partial R-Square是偏回归平方和，代表如果从模型中剔除该变量，模型回归平方和减少的量，越大说明此变量对回归模型越重要。