R平方是什么?
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在统计学中对变量进行线行回归分析,采用最小二乘法进行参数估计时,R平方为回归平方和与总离差平方和的比值,表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例,这一比例越大越好,模型越精确,回归效果越显著。R平方介于0~1之间,越接近1,回归拟合效果越好,一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。
扩展资料
回归直线的求法
最小二乘法:
总离差不能用n个离差之和来表示,通常是用离差的平方和,即作为总离差,并使之达到最小,这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条,这种使“离差平方和最小”的方法,叫做最小二乘法:
由于绝对值使得计算不变,在实际应用中人们更喜欢用:Q=(y1-bx1-a)²+(y2-bx2-a)²+······+(yn-bxn-a)²,这样,问题就归结于:当a,b取什么值时Q最小,即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。
用最小二乘法求回归直线方程中的a,b有下面的公式:
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