Question

回归方程中的R调整平方值？

用stepwise做的线性回归，求出来P<0.05 模型应该是具有统计学意义的吧 但Adjusted R Square 这个值＝0.341 是不是太小了。 回归方程有意义吗？怎么分析啊？ 请高手帮忙

Answer 1

Adjusted R Square这个值＝0.341 太小，我做的一般都在0.85以上，估计这样相关性才比较大，你可以利用逐步回归分析试一下。

Answer 2

我是做估算的，从你的描述来看，你的方程的相关性不好，可能是由于你的置信区间设置的问题，还有可能是你的初值选择不合理或者你的模型本身不适合你要回归的数值，总之原因很多，一般的相关值（r2）怎么也要在0.960以上才好

Answer 3

进行线行回归时，R²为回归平方和与总离差平方和的比值，这一比值越大，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例越大，模型越精确，回归效果越显著。从数值上说，R²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。
R²和Adjusted R²有何种区别？不断添加变量，使模型变得复杂，R²会变大（模型的拟合优度提升，而这种提升是虚假的），Adjusted R²则不一定变大（随意添加变量不一定能让模型拟合度上升）。

Answer 4

我认为是你的置信区间有问题。另外可信不可信还要多留意r2的值，这个值在实际工作中很有作用。