r方的意义:非线性回归后的r^2有什么意义

1.非线性回归后的r^2有什么意义

反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。则表示回归关系可以解释因变量80%的变异。如果我们能控制自变量不变，则因变量的变异程度会减少80%1，R平方值的计算方法如下：R平方值=回归平方和(ssreg)/总平方和(sstotal)其中回归平方和=总平方和-残差平方和(ssresid)2，Const参数为True的情况下，总平方和=y的实际值与平均值的平方差之和；Const参数为False的情况下，总平方和=y的实际值的平方和。残差平方和：残差平方和=y的估计值与y的实际值的平方差之和。

2.线性回归中的R方是什么意思

是回归直线对观测值的拟合程度。SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总平方和，SSR(regression sum of squares)为回归平方和，SSE(error sum of squares) 为残差平方和。SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares)残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS(residual sum of squares)总离差平方和：SST(Sum of Squares fortotal) = TSS(total sum of squares)SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS扩展资料拟合优度检验：

3.EXCEL中R的平方值代表什么意思?

回归平方和占总误差平方和的比例。是反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时，实验值yi与按回归线预测的值Yi并不一定完全一致。误差平方和又称残差平方和、组内平方和等，余下未能拟合部份(ei=yi一y平均)称为残差，其中y平均表示n个观察值的平均值，所有n个残差平方之和称误差平方和。扩展资料RSS(Residual Sum of Squares)=∑(u)2称为残差平方和，)2称为回归平方和。残差平方和越小，自变量与因变量之间的相关性越好。

4.r的平方是什么意思？

R指的是复相关系数，R^2用于反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分比。R是相关系数或复相关系数。存在一个自变量和一个因变量：相关系数一般用r表示，相关系数的含义是自变量与因变量波动的相关程度，而回归就是用自变量解释因变量,自然要有一个解释程度的度量,就是可决系数（也就是R^2）,该指标有大小但无方向。相关系数与可决系数都是衡量两个变量之间的波动关系，因此回归中的可决系数即为相关分析里的相关系数。SPSS中其他指标的含义：F是对回归模型整体的方差检验。

5.在SPSS中R和R方分别代表了什么

SPSS中，R指的是复相关系数，R^2用于反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分比。在统计模型中，R是相关系数或复相关系数。R^2表示可决系数。例如：存在一个自变量和一个因变量：相关系数一般用r表示，相关系数的含义是自变量与因变量波动的相关程度，有方向和大小。而回归就是用自变量解释因变量,自然要有一个解释程度的度量,就是可决系数（也就是R^2）,该指标有大小但无方向。相关系数与可决系数都是衡量两个变量之间的波动关系，因此回归中的可决系数即为相关分析里的相关系数。扩展资料：SPSS中其他指标的含义：F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的P就是判断F检验是否显著的标准。R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，一般以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。T是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著仍然看后面的P值，若P值＜0.05，说明该自变量的影响显著。参考资料：百度百科-SPSS

6.问下，spss回归分析得出的R方值、F值、t值各有何含义，数值大小有何含义？

意思是拟合的模型能解释因变量的变化的百分数,表示拟合的方程能解释因变量81%的变化,还有19%是不能够解释的.F值是方差检验量,看你拟合的方程有没有意义t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验,看它的beta值β即回归系数有没有意义F和t的显著性都是0.05,SPSS是世界上最早的统计分析软件，有的教材上翻译为判定系数，表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。即该生学业成绩约有 44%可由该智力量表所测的智力部分来说明或决定。表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释.决定系数并不等于相关系数的平方。它与相关系数的区别在于除掉|R|=0和1情况，可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R2决定系数的大小决定了相关的密切程度。当R2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高；表示参考价值越低。这是在一元回归分析中的情况。但从本质上说决定系数和回归系数没有关系，就像标准差和标准误差在本质上没有关系一样。在多元回归分析中，决定系数是通径系数的平方。SST=SSR+SSE，只是表述不同回归平方和：SSR(Sum of Squares for regression) = ESS (explained sum of squares)残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS (residual sum of squares) =SSR(sum of squared residuals)总离差平方和：

7.回归分析中，R方是怎么来的。调整R方的含义又是什么？自由度是什么来的，怎样得出？

调整R方是消除自变量增加造成的假象。自由度df=n-k，顾名思义就可以了（k: