r平方是什么意思?
R²是指拟合优度,是回归直线对观测值的拟合程度。
表达式:R2=SSR/SST=1-SSE/SST
其中: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。
回归平方和: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:
主要是运用判定系数和回归标准差,检验模型对样本观测值的拟合程度。当解释变量为多元时,要使用调整的拟合优度,以解决变量元素增加对拟合优度的影响。
假定一个总体可分为r类,现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据,需要我们从这些分类数据中出发,去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。
参考资料来源:百度百科-拟合优度
参考资料来源:百度百科-线性回归