楼主: 清梦痕
7110 3

[问答] 关于R^2 [推广有奖]

  • 0关注
  • 0粉丝

初中生

47%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
0 个
通用积分
0
学术水平
0 点
热心指数
0 点
信用等级
0 点
经验
1016 点
帖子
9
精华
0
在线时间
13 小时
注册时间
2010-11-1
最后登录
2011-1-9

楼主
清梦痕 发表于 2010-11-19 21:17:00 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
拟合优度R^2越高,说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越高,这一说法是正确还是错误?如果错了,为什么?谢谢
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:回归模型 拟合优度 代表性 模型 样本 代表性

回帖推荐

jrzxhlq 发表于2楼  查看完整内容

使用残差平方和RSS可以测定回归模型的优劣,但是RSS在很大程度上取决于因变量度量单位的大小。 使用R^2可以比较好得解决这个问题。 R^2=ESS/TSS=(TSS-RSS)/TSS=1-RSS/TSS∈(0,1) ESS称为解释平方和,标志着可以被模型解释的部分,而RSS为残差平方和,是模型不能解释的部分。所以,越大越好。这个值大,说明使用该模型中的解释变量对因变量的解释能力越强。 R^2也存在问题,因为随着解释变量增加,这个值有趋近于变大的趋势 ...

本帖被以下文库推荐

沙发
jrzxhlq 在职认证  发表于 2010-11-19 21:55:47
使用残差平方和RSS可以测定回归模型的优劣,但是RSS在很大程度上取决于因变量度量单位的大小。
使用R^2可以比较好得解决这个问题。
R^2=ESS/TSS=(TSS-RSS)/TSS=1-RSS/TSS∈(0,1)
ESS称为解释平方和,标志着可以被模型解释的部分,而RSS为残差平方和,是模型不能解释的部分。所以,越大越好。这个值大,说明使用该模型中的解释变量对因变量的解释能力越强。
R^2也存在问题,因为随着解释变量增加,这个值有趋近于变大的趋势。这样我们无法知道加入一个新变量是否适当。
为了解决这个问题,引入了调整后的R^2。
如果这个值上升,则认为引入新的变量后模型的解释力增强了。所以当引入新的变量后,如果这个值上升,则说明引入这个因变量比较具有说服力。
这个变量的问题是,它是一个“软规则”,换句话说,它倾向于更大的模型。
已有 2 人评分经验 论坛币 热心指数 收起 理由
胖胖小龟宝 + 10 + 10 热心帮助其他会员
yinjb + 20 + 1 根据规定进行奖励

总评分: 经验 + 10  论坛币 + 30  热心指数 + 1   查看全部评分

此时、此地、此身

藤椅
清梦痕 发表于 2010-11-20 08:29:05
非常感谢,讲得比较容易理解! 2# jrzxhlq

板凳
guokai78 发表于 2010-11-21 14:30:36
可以简答的这样理解,但是拟合优度并不是全部。尤其是在时间序列分析中,往往对拟合优度的要求不是很高。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注jltj
拉您入交流群
GMT+8, 2025-12-6 08:59