r2为多少时可以认为拟合的好?
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R²的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好。
拟合优度为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。
R²等于回归平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比(在MATLAB中,R²=1-"回归平方和在总平方和中所占的比率")。实际值与平均值的总误差中,回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。
模型的拟合度
模型的拟合度是用R和R方来表示的,一般大于0.4就可以了;自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的,如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著,小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表,是看不到显著性如何的。
回归分析(regression analysis)是研究一个变量(被解释变量)关于另一个(些)变量(解释变量)的具体依赖关系的计算方法和理论。
以上内容参考:百度百科-拟合优度
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