修正可决系数公式

问题描述

精选答案

公式为：

R^2_adj = 1 - (n - 1)/(n - k - 1) * (1 - R^2)

其中：

n 是样本量

k 是回归模型中的解释变量个数

R^2 是可决系数

修正可决系数与可决系数的区别在于，修正可决系数考虑了回归模型的自由度。当回归模型的自由度较大时，可决系数可能会受到自由度的增加而增加。而修正可决系数则不会受到自由度的增加而增加，因此修正可决系数能够更加准确地反映回归模型的解释能力。

以下是修正可决系数的几个特点：

修正可决系数的取值范围是 [0, 1]。

修正可决系数越高，说明回归模型对被解释变量解释得越好。

修正可决系数与可决系数的值越接近，说明回归模型的自由度越大。

修正可决系数为负时，说明回归模型是没有意义的。

修正可决系数在回归模型评价中具有重要的作用。它可以帮助我们更好地判断回归模型的解释能力。

其他回答

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拟合优度的计算公式：Q=∑（y-y*）^2。拟合优度（GoodnessofFit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R²。R²最大值为1。R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

其他回答

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调整后的可决系数公式是1-[RSS/（n-k）]/[TSS/（n-1）]，可决系数，亦称测定系数、决定系数、可决指数，与复相关系数类似的，表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征。