r方值需要多大才算显著
答：而r方则是r的平方值，用来表示相关系数的解释力，其值域在0到1之间。r方越大，则说明两个变量之间的关系越强，变量之间的线性关系越显著；反之，r方越小，则说明两个变量之间的关系越弱，变量之间的线性关系不显著。在具体计算时，可以使用一些统计软件，比如Excel、SPSS等来计算r和r方。同时，在...
答：楼上此言差矣，调整R方值大于50%就已经很不错了。20-30%也是可以接受的，前提是模型中预测变量间不存在多重共线性等问题。关键看样本和实际问题。
答：还有19%是不能够解释的。2、F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看它拟合的方程有没有意义。3、t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义。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。
答：r方一般0.999说明拟合的好。在工程设计或科学实验中所得到的数据往往是一张关于离散数据点的表 ，没有解析式来描述 x-y关系。根据所给定的这些离散数据点绘制的曲线，称为不规则曲线，通常用曲线拟合的方法解决这类问题。拟合优度检验：主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本观测值的拟合程度...
答：R²是复相关系数，可以理解为这个系数值越大，自变量对因变量的解释就越大，一般的回归分析里面，只需要关注R²和调整的R²就可以了，是用来说明自变量的解释效果。ANOVA显著性 是用来检验整体回归预测是否显著地方差分析，如果这里的检验显著，则说明至少有一个自变量对因变量有显著地预测...
答：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。
答：R方）的大小。当增加自变量时，会使残差平方和减少，从而使R方变大。如果模型中增加一个自变量，即使这个自变量在统计上并不显著，R方也会变大。因此，为避免增加自变量而高估R方，统计学家提出用样本量（n）和自变量的个数（k）去调整R方，计算出调整的多重判定系数（调整的R方）。
答：如果两个样本具有方差齐性，那么做独立样本t检验时，直接套用t检验的公式，计算t值，，查表的自由度为n1+n2-2，然后用函数pt( t value, n1+n2-2)给出p值，小于0.05即为显著。如果方差不齐，需要计算校正后的自由度，
答：拟合优度检验：主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本观测值的拟合程度。当解释变量为多元时，要使用调整的拟合优度，以解决变量元素增加对拟合优度的影响。假定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据，需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否...
答：若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设。即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。如果，你只改R值，我想是可以看的出来的。你的F的值和T的值都是有问题的，如果只改R值，怎么可能在F的值和T的值都不合理的情况下，拟合优度却突然变的很高。
网友评论：
饶吉17844669994：
f值大于多少显著 -
22006穆素
： t统计量是检验系数显著性的,一般要大于2;Sig值是t统计量对应的概率值,所以t和Sig两者是等效的,看Sig就够了.Sig值要求小于给定的显著性水平,一般是0.05、0.01等,Sig越接近于0越好;R方衡量方程拟合优度,R方越大越好,一般地,...
饶吉17844669994：
eviews输出结果如何判断显著性 -
22006穆素
： 都不需要查表 标准差不用理会 t统计量是检验系数显著性的,一般要大于2; P值是t统计量对应的概率值,所以t和p两者是等效的,看p就够了.P值要求小于给定的显著性水平,一般是0.05、0.01等,p越接近于0越好; R方衡量方程拟合优度,R方越大越好,一般地,大于0.8说明方程对样本点的拟合效果很好,0.5~0.8之间也可以接受.时间序列的话,R方很容易达到很大,如果是截面数据,R方的要求没那么严格.但要注意的是R方统计量不是检验的统计量,只衡量显著性; F是检验方程显著性的统计量,是平均的回归平方和与平均剩余平方和之比,越大越好!
饶吉17844669994：
求高手分析方程回归结果,R方是不是太小了 -
22006穆素
： 也许是的.
饶吉17844669994：
回归分析R方为多少合适? -
22006穆素
： 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...
饶吉17844669994：
请问回归分析中的R方和T值是什么意思? -
22006穆素
： 在回归分析中,R方(R-squared,即R的平方)和T值(t score)是两个常用的统计指标,用于评估模型的拟合效果和变量显著性.R方是一种衡量模型拟合优度的统计量,它表示模型能解释的因变量变动的百分比.例如,R方=0.810表示模型能解释因变量变动的81%,剩余的19%则不能被模型解释.R方的值越大,说明模型拟合效果越好.T值是对每个自变量(在logistic回归中)的逐个检验,看其beta值(回归系数)是否有意义.它是用于检验自变量与因变量之间关系是否显著的工具.F值则是整个模型的总体检验,看拟合的方程是否有意义.一般来说,如果T值和F值的显著性都为0.05,那么这个模型的拟合就是比较良好的.
饶吉17844669994：
...显著水平以及相关系数(1)显著水平,就是P值,这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显... -
22006穆素
：[答案] 这是一个两个变量之间的相关性分析结果. 使用的参数是Pearson指数. Pearson correlation是一个相关系数,它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向.这个数值的绝对值越大越说明两个变量的关系越亲密,它的绝对值为0-1...
饶吉17844669994：
信度系数分别为R=0.85,P<0.01是什么意思? -
22006穆素
： 当前常用的信度指标是alpha系数、重测信度以及合成信度 如果用R来表示的话,是重测信度的可能性比较大,因为R代表的是相关,而重测信度就是前后两次测验的相关系数 这里简单解释一下符号含义 R=0.85就是说相关系数值为0.85,也可以理解为信度指标的值为0.85,通常0.8以上就算是信度良好了.而p<0.01是说这个相关系数的显著性,就是说这个相关系数是否足够明显到可以观察得到,通常p<0.05就可以算显著了,所以这个结果表明该相关具有统计学意义 对于考查信度来说,显著性是其次的,R本身的大小才更重要,因为达到显著很容易的,只要抽样得当,哪怕相关系数不足0.1都有可能会显著.
饶吉17844669994：
线性回归模型的R的平方是越大越好吗? -
22006穆素
： 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
饶吉17844669994：
模型摘要 调整的 R 方;ANOVAb 显著性;系数三表显著性 -
22006穆素
： R²是复相关系数,可以理解为这个系数值越大,自变量对因变量的解释就越大,一般的回归分析里面,只需要关注R²和调整的R²就可以了,是用来说明自变量的解释效果.ANOVA显著性 是用来检验整体回归预测是否显著地方差分析,如...
