关于判断一个模型的好坏

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一般来说，判断一个模型的好坏，都观察哪些个统计值呢？比如说，P值，R^2，标准误差，F值，还有什么重要的统计值呢？另外，我说的这几个对吗？

谢谢！！

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关键词：标准误差 标准误 模型 判断 好坏

可以从几个角度判断，你所说的基本上集中在模型的拟合程度角度
还可以从预测能力角度

比如现在有一个表，表中给出的统计结果只有解释变量的系数，其相对应的 t 值， 显著性水平，以及经调整的拟合优度。 现在问，表中还缺少一些什么重要的统计结果来判断模型的好坏。除了我一开始说的几个之外，还应该有些什么重要的统计量呢？

xmok77，如果按照你说的预测角度，我加上MSE，MAE，MAPE，AMAPE，对吗？

还需要其他吗？

系数t值及其p值，一般与模型好坏没有直接关系，除非是单变量模型；拟合优度倒是经典的拟合角度统计量

一般需要对经典拟合优度进行修正，主要加入一个模型复杂度的惩罚项

如果从预测角度而言，还有一些统计量度量模型好坏，如：
1。预测偏差的方差
2。预测偏差的平均平方偏差
3。C_p统计量
4。预测平方和

还一类所谓信息量准则，如AIC,BIC

如果问题的重点关于系数估计值呢？ 问：which information is important for evaluating the quality of the parameter estimates?

所谓参数估计的质量，作何理解？从何角度而言？
是指均方误差小吗？