Question

线性回归方程拟合度为什么不能用回归系数

Answer 1

问：线性回归方程拟合度为什么不能用回归系数

答：线性回归方程拟合度的评估通常使用R方（Coefficient of Determination）指标，而不能仅采用回归系数来评估。因为回归系数可以很好地拟合绝对误差（即模型预测值与实际值的差），但不能很好地拟合相对误差（即模型的预测误差相对于实际值的大小）。而R方是基于残差（实际值与拟合值之差）的大小来评估模型的适合度，能够更全面地反映模型的拟合效果。此外，回归系数还受到自变量间共线性和样本数据大小等因素的影响，而R方相对稳定且易于理解，在评估线性回归方程拟合度时更为常用。

问：你讲得真棒！可否详细说一下

答：线性回归方程拟合度的评估通常使用R方（Coefficient of Determination）指标，而不能仅采用回归系数来评估。因为回归系数可以很好地拟合绝对误差（即模型预测值与实际值的差），但不能很好地拟合相对误差（即模型的预测误差相对于实际值的大小）。而R方是基于残差（实际值与拟合值之差）的大小来评估模型的适合度，能够更全面地反映模型的拟合效果。此外，回归系数还受到自变量间共线性和样本数据大小等因素的影响，而R方相对稳定且易于理解，在评估线性回归方程拟合度时更为常用。