adjusted+r+square
答：SSE ——剩余平方和 R-square——相关系数 RMSE——剩余标准差 Adjusted R-square——调整的相关系数 DFE——自由度
答：Source：变异来源；Type III Sum of Squares：平方和，即SS；df：degree of freedom，自由度；Mean Square：圴方，即MS F：F值；Sig.：即P值；Model：模型；R Squared：决定系数，或确定系数；Adjusted R Squared：校正决定系数，或校正确定系数。Corrected Model：校正模型(变异来源)，用来判断模型中...
答：点击“统计”（Statistics）标签页，在“统计”对话框中，勾选“调整后的R平方”（Adjusted R Square）和“总体模型拟合信息”（Model Fit）中的其他适当的选项。点击“确定”（OK）按钮，SPSS将会生成一个层次回归分析的结果报告，其中包括每个层次的回归系数、拟合优度指标、残差分析等等。需要注意的是...
答：R方（吻合系数）：R-square: 1 校正R方：Adjusted R-square: NaN 均方根误差 RMSE: NaN 给你一些资料：SSE （趋向0最好）-- The sum of squares due to error. This statistic measures the deviation of the responses from the fitted values of the responses. A value closer to 0 ...
答：Linear model Poly1:f(x) = p1*x + p2 Coefficients (with 95% confidence bounds):p1 = 0.7138 (-0.02747, 1.455)p2 = 19.63 (8.674, 30.58)Goodness of fit:SSE: 1983 R-square: 0.1853 Adjusted R-square: 0.14 RMSE: 10.5 Linear model Poly2:f(x) = p1*x^...
答：4, 637.4)c = 0.01916 (0.00841, 0.02991)Goodness of fit:SSE: 6.97e+05 R-square: 0.9274 Adjusted R-square: 0.9249 RMSE: 107.8 提示说明：拟合计算不收敛，但计算步数超过最大许可数，停止拟合，输出结果为：X(t)=15680/(1+(15680/567.4)-1)*e^(-0.01916t))
答：拟合类型选择Custom Equation，然后Y=f(X)=a*X-a*X^2 结果为 General model:f(X) = a*X-a*(X^2)Coefficients (with 95% confidence bounds):a = 6.317 (5.133, 7.501) %这个就是你要求的值 Goodness of fit:SSE: 0.9431 R-square: 0.7356 Adjusted R-square: 0.7356 ...
答：R-square: 0.997 Adjusted R-square: 0.997 RMSE: 0.8263 同时，也会在工具箱窗口中显示拟合曲线。这样，就完成一次曲线拟合啦，十分方便快捷。当然，如果你觉得拟合效果不好，还可以在“Fitting”窗口点击“New fit”按钮，按照步骤（4）~（5）进行一次新的拟合。不过，需要注意的是，cftool 工具...
答：Goodness of fit: SSE: 0.1527 R-square: 0.9708 Adjusted R-square: 0.9672 RMSE: 0.0977 【拟合方式二：最高三次多项式】Linear model Poly3: f(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = -1.208e-011 (-1.778e-...
答：决定系数。决定系数是反映模型拟合优度的重要的统计量，为回归平方和与总平方和之比。R2取值在0到1之间，且无单位，其数值大小反映了回归贡献的相对程度，即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比。 R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标，R2越大（接近于1），所拟合的回归方程越优。
网友评论：
简罡13032934752：
spss 一元回归分析结果解读
46925涂败
： R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断. R square就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值介于0和1之间,这个数值越大说明回归的越好,也就是散点越集中于回归线上.从你的结果来看,R2 = 0.058,说明回归的不好. Sig值是回归关系的显著性系数,当他<= 0.05的时候,说明回归关系具有统计学支持.如果它> 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持,应该换一个模型来进行回归. 其它的?不懂,我也不看他们. 总之,你的回归不好,建议换一个模型.
简罡13032934752：
做回归,Adjusted R Square 多大算是合适?0.09是否太小了? -
46925涂败
： 越接近1越好,有的地方说至少要接近0.7.0.09确实太小了
简罡13032934752：
Matlab的cftool拟合后的Adjusted R - square是什么意思 -
46925涂败
： Adjusted R-square是在R-square(拟合优度或可决系数)基础上派生出来的. 因为在多元线性回归方程中,自变量个数的增加会使R2增大(尽管有的自变量不显著),即R2系数的大小还受到自变量个数的影响.为了剔除这种影响,引入了调整的R2 = 1-(n-1)/(n-k-1)(1-R^2)
简罡13032934752：
Excel中多元回归Adjusted R Square为负值 -
46925涂败
： 可能的原因,指定截距情况下的线性回归在Excel中会出现R^2为负的情况, 解决办法:设置趋势线格式--趋势线选项--去掉“设置截距”前面的勾号即可 没有选择设置截距 选项的情况选择 设置截距 的情况再看看别人怎么说的.
简罡13032934752：
在用EXCEL做回归分析的结果中,标准误差的意义是什么? -
46925涂败
： 我是用excel回归分析的其结果如下: SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.是线性回归的系数 R Square 是拟合系数 Adjusted R Square 调整后的拟合系数
简罡13032934752：
SPSS回归分析中Adj R方 指的是调整R方吗? -
46925涂败
： 对!SPSS回归分析中Adj R方 指的是调整R方
简罡13032934752：
统计学中adjusted什么意思 -
46925涂败
： multiple r:线性回归系数 adjustedr square:调整后的拟合系数 fratio:f检验值
简罡13032934752：
能进行隐函数非线性拟合吗 -
46925涂败
： 1、图显示拟合公式似乎与题主说 2、其实题主想问问题【Adj. R-Square】负数 根据般说Adjusted R-square(调整R^2)R^2都评价拟合优良度参考指标值太低说明模型解释能力违建模初衷 调整R^2R^2值低三种能:模型解释变量或控制变量没选择没抓住主变量;模型能存异差、重共线自相关等情况;模型本量
简罡13032934752：
请高手指点:回归分析中的“multiple r ”“R Square ”“Adjusted R Square”“标准误差 ”是什么意思? -
46925涂败
： Multiple R 是线性回归的系数 R Square 是拟合系数 Adjusted R Square 调整后的拟合系数 总之……就是都是线性回归的的相关内容~ 你学财管的吧?
简罡13032934752：
adjusted R - squared是什么意思 -
46925涂败
： adjusted R-squared 计算模型的校正决定系数;或:调整后的可决系数R平方. 参考资料: http://wenku.baidu.com/view/b154b8b6fab069dc50220183.html
