excel曲线拟合中的决定系数R平方是如何求出来的?
VBA编程:t = (Application.WorksheetFunction.Pearson(InDat, OutDat)) ^ 2
Excel里R平方:
R平方值是趋势线拟合程度的指标,它的数值大小可以反映趋势线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度,拟合程度越高,趋势线的可靠性就越高。
R平方值是取值范围在0~1之间的数值,当趋势线的 R 平方值等于 1 或接近 1 时,其可靠性最高,反之则可靠性较低。R平方值也称为决定系数。判定系数R² (coefficient of determination) :回归平方和占总误差平方和的比例:
反映回归直线的拟合程度,取值范围在 [ 0 , 1 ] 之间, R²越趋近于1,说明回归方程拟合的越好;R²越趋近于0,说明回归方程拟合的越差,决定系数平方根等于相关系数
总平方和(SST—total sum ofsquares):反映因变量的 n 个观察值与其均值的总误差。
回归平方和(SSR—sum ofsquares of regression):反映自变量 x 的变化对因变量 y 取值变化的影响,或者说,是由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y 的取值变化,也称为可解释的平方和。
残差平方和(SSE—sum of squares of error):反映除 x 以外的其他因素对 y 取值的影响,也称为不可解释的平方和或剩余平方和。
R平方t = (Application.WorksheetFunction.Pearson(InDat, OutDat)) ^ 2
不懂啊!
R平方值是取值范围在0~1之间的数值,当趋势线的 R 平方值等于 1 或接近 1 时,其可靠性最高,反之则可靠性较低。R平方值也称为决定系数。
在统计学中,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)
以上几个名词解释如下:
总平方和: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。
在线性回归分析中,可以使用RSQ函数计算R平方值。
RSQ函数语法为RSQ(known_y's,known_x's)
将源数据中的y轴数据和x轴数据分别代入,就可以求得其“线性”趋势线的R平方值。