回归分析r方多少合适
答：3个9比较好。标准曲线的R值是3个9是基本要求，两个绝对不可以，否则测定结果的偏差会非常大。问题在于操作不规范，否则是很容易获得0.999的。当根据试验数据进行曲线拟合时，试验数据与拟合函数之间的吻合程度，用一个与相关系数有关的一个量‘R平方’来评价，R^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0...
答：一般来说，R方的取值范围在0到1之间，越接近1则说明模型对数据的拟合越好。但是，在实际应用中我们需要根据领域知识和经验来判断R方的好坏是否符合预期。例如，某些行业可能需要高于0.9的R方才能接受，而另一些则可以接受在0.7左右的R方。3. R方值过高的风险是什么？当R方值过高时，虽然模型对数据...
答：回归分析R方大于0.9以上显著相关。在arma，var等时间序列模型中，R方起码要在0.9以上才能说明模型构造的合理性。对于微观数据模型，R方的取值不具有评价模型合理性的参考价值，可以不用管它。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...
答：在用SPSS做一个线性回归分析，结果如图，R方很低，但是显著性都还可以。问题是这个模型预测效果很差。R方测度了回归直线对观测数据的拟合程度，如果说所有的观测点都落在直线上，则SSE=0，此时R方=1,拟合是完全的，如果y的变化与X无关，则SSR=0，也就是 R方=0，所以可以得到R方的取值范围在【0...
答：SOR理论模型回归分析R方0.9合适。SOR 是认知主义提出的一种学习理论,是指刺激 —机体一响应 (Stimulus-Organism-Response,S-O-R)理论模型。
答：这个值介于0~1之间，越大越好。但实际研究中并没有固定的标准，有的专业0.1甚至0.05这样都可以，但有的专业却常常出现0.8以上。一般情况下只需要报告此值即可，不用过多关注其大小，原因在于多数时候我们更在乎X对于Y是否有影响关系即可。R方计算公式如下：SPSSAU可以快速得到R方：
答：spss软件中线性回归分析的r方至少大于0.64才算有效。
答：R²衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。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...
答：R的平方愈接近1，这说明拟合效果就越好拟合的函数愈逼真。相关系数越接近1越好，一般要求大于0.9，统计量的概率一般要小于0.05，所做的模型才可以使用。此外残差的置信区间应该包括0，但是对于拟合到什么程度，才算满意没有严格的标准来进行界定。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或...
答：1、R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。2、F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0．05，回归分析在科学研究领域是...
网友评论：
钮审17280378444：
回归分析R方为多少合适? -
34212令爬
： 回归分析R方为多少合适?1. 什么是回归分析R方?回归分析是一种通过对变量之间的关系进行拟合,并用拟合的方程来预测未来数据的方法.R方是衡量回归模型拟合优度的一种指标.具体来说,它是由实际值与预测值之间的差异占总方差的比...
钮审17280378444：
R方多少合适? -
34212令爬
： 回归分析R方为多少合适?1. 什么是回归分析R方?回归分析是一种通过对变量之间的关系进行拟合,并用拟合的方程来预测未来数据的方法.R方是衡量回归模型拟合优度的一种指标.具体来说,它是由实际值与预测值之间的差异占总方差的比...
钮审17280378444：
线性回归模型的R的平方是越大越好吗? -
34212令爬
： 越接近1只能说明拟合效果越好,具体评价指标需看实际情况
钮审17280378444：
关于SPSS回归结果分析 -
34212令爬
： 一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上. 二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显著的影响.而总经理持股量则不显著.因为sig值大于0.05. 之所以,模型不好,是因为你忽略了重要的影响因素. 但如果你只关注这两个自变量对因变量的影响,那么,结论已经出来了.目的达到了,所以,也说得过去. 希望对你有帮助,统计人刘得意
钮审17280378444：
如何分析回归模型的拟合度和显著性 -
34212令爬
： 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,...
钮审17280378444：
r平方计算公式
34212令爬
： 在统计学中对变量进行线行回归分析,采用最小二乘法进行参数估计时,R平方为回归平方和与总离差平方和的比值,表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例,这一比例越大越好,模型越精确,回归效果越显著.R平方介于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.r平方计算公式:R^2=SSR/SST=∑(i=1→n)(yi^-y)^2/∑(i=1→n)(yi-y)^2.
钮审17280378444：
SPSS菜鸟,想分析两组数据的相关性,..看不太懂 -
34212令爬
：[答案] 你提供的是不完整的回归分析结果. 模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好. R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,R在-1到1之间,R的绝对值越...
钮审17280378444：
曲线回归分析如何选择拟合度较好的曲线 -
34212令爬
： 根据R方最大的那个曲线,当然如果R方相近,此时就应该选择更为简洁的曲线.也就是R方最大化和曲线简洁化两个指标选择.(南心网 SPSS)
钮审17280378444：
spss中回归分析实例求助,这样的R值F值T值可以继续做下去吗? -
34212令爬
： 回归分析的结果,首先你要看r²的值和方差分析的sig值就可以了 通常r²表示的是所有自变量对于因变量解释的百分比,最大值是1,当r²=1,说明因变量能够被自变量完全解释,所以r²当然是越大越小,至于达到多少最好,没有统一标准,只要anova表的sig值是小于0.05,就说明回归方程有意义,可以接受.
钮审17280378444：
请教spss回归分析结果解读 -
34212令爬
： 首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05,如果小于0.05,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于0.05,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了.其次,在回归模型显著的基础上,看调整的R方,是模型拟合度的好坏,越接近1,说明拟合效果越好.这个在一般做论文中,不需要管它的高低,因为论文重在研究方法和思路的严谨性,导师不会追究你的结果是对是错,你的数据本身就不一定有质量,所以无所谓,不必在意.第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于0.05,说明该自变量对因变量有显著预测作用,反之没有作用.
