实证分析r方一般是多少
答：一般在线性回归模型中，如果R方值为0.25，则说明这只能解释模型总变差的25％，但是在模型中研究者更多会关注自变量对因变量是否有影响，R方只是简单的输出说明。R方可以自己计算也可以借助数据分析工具进行输出，这里利用SPSSAU举例进行说明。从结果可以看出，不良贷款（亿元）会对本年累计应收贷款（亿元）...
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：一般实证研究，如果模型不是已知的被证明过很完善的模型（想CAPM）R方都不会很高。如果你数据比较多的话，拟合度一般在0.3左右，在0.5左右完全可以接受。反而如果R方过高的话不是很理想，这可能说明存在序列自相关或异方差等问题。 如果一定要想要提高拟合度主要有两种方法：1 就是换模型中的变量，...
答：0.3到0.5之间。R方的高低不是判断模型好坏的很好的依据，主要看所估计阐述的符号是否与理论相符及其是否显著（t检验），模型总体显著性如何（F检验），还有d-w统计量等。其实一般大于0.3就ok了，虽然越大越好，但是0.5太高了一般很难达到。SPSS(StatisticalProductandServiceSolutions)，"统计产品与服...
答：预测还是影响因素分析，如果是预测最小要0.4，如果是影响因素分析，r2没有要求的
答：从上表可知，将社会资源, 教育水平, 科技发展作为自变量，而将创业可能性作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型R方值为0.72，调整R方为0.71，其中R方是决定系数，模型拟合指标。反应Y的波动有多少比例能被X的波动描述。调整R方也是模型拟合指标。当x个数较多是调整R²比R²...
答：在一般情况下，较大的R²值意味着回归模型能够更好地解释观测数据的变异性，即模型对数据的拟合程度更好。由此可认为，越大的R²值表示模型能够解释数据中更大的部分方差，这通常被视为一个好的特征。然而，R²的大小并不是评估回归模型的唯一标准，因为它也存在一些局限性。具体来说...
答：选取30指数的上市公司为典型样本，以半年为抽样周期，通过TSP6.53 软件包计算分析特定年份中股价和分红或企业税后利润的相关性。其中R(pri/div)t为当期市价和当期分红的相关系数；R(pri/div)t+1 为半年后的市价和当期分红的关系；Rpri/pro为市价和每股净利的相关系数。为便于对比，再按时间序列以1992...
答：那你所的出来的值是没有任何问题的。在实证分析中，R^2有0.734算不错了。因为在做宏观经济计量分析的时候，由于样本量的缺乏，以及数据记录等问题。难以保证有很高的拟合精度。最主要的是看是定量分析和定性分析是否相违背。（例如，一般情况下，销售量和销售价格是成反比的关系，但是你在回归分析时...
答：在回归分析中,以GDP作为因变量,进出口总额XM作为自变量,利用最小二乘法拟合回归模型,结果如下: 相关系数:r=0.954 回归结果 :GDP=13253.97+1.611XM t值 4.0235.245 sig0.001 0.00R2=0.91 DW=0.284 根据以上结果发现我国进出口额与GDP之间存在正的相关关系,且相关关系比较密切,相关系数高达0.954,从回归结果...
网友评论：
佴洁13170614976：
回归分析r方为多少合适 -
10950潘露
： 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...
佴洁13170614976：
如何分析回归模型的拟合度和显著性 -
10950潘露
： 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,...
佴洁13170614976：
f值大于多少显著 -
10950潘露
： 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,...
佴洁13170614976：
宏观经济中研究r方应该达到多少 -
10950潘露
： 你们应该还没学息票债券,那就简单点说,以复利存款为例,第一年的本金加上利息作为第二年的本金,R2=R0*(1+r)*(1+r),所以比如你第二年最后将收到R2,那么贴现求R0就是R2/(1+r)^2当然我是以R2这一部分拆开来解释的,希望方便理解,便于其他几项举一反三
佴洁13170614976：
会计实证论文spss多元回归分析R方只有0.016数据量有6299个,sig值都通过检验,R方这么 -
10950潘露
： 预测还是影响因素分析,如果是预测最小要0.4,如果是影响因素分析,r2没有要求的
佴洁13170614976：
关于SPSS回归结果分析 -
10950潘露
： 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
佴洁13170614976：
R时间序列方面的问题求帮助 -
10950潘露
： (1)差分后的序列会损失数据,所以不要指望R方很高.(2)一般的计量经济教科书上ARIMA模型的R方也就0.3~0.5的样子,很少有更高的,0.399的R方应该差不多了.
佴洁13170614976：
各种分析方法的相对标准偏差为多少 -
10950潘露
： (其中δ是测10次空白样品得到的相对标准偏差,k则是标准曲线的斜率),而最高值则是测出来的最高值(即一方面满足成线性,r一般要0.999以上;另一方面则是要使吸光度值在0.7左右
佴洁13170614976：
SPSS如何选择预测模型 -
10950潘露
： 两个模型都拟合的很好,首先可以比较一下解释量R方,一般R方较大的比较好;另外还应考虑实际规律以及专业常识,比如说三次方模型的因变量和自变量是正相关关系,但实际上你所观察的变量之间应该是负相关关系,这就不应该取三次方模型了.
佴洁13170614976：
求教!关于多元回归分析结果的问题! -
10950潘露
： F检验通过,只能说明能够拒绝原假设,F检验的原假设是:自变量系数全为零.拒绝这个原假设,说明4个自变量的系数不全为零,模型是有存在的意义的.但是并不能说明每个自变量都是有效地,也不能说明有效地因素都被选入.R方是拟合优度,说明的数据的利用率,也就是说所有已知信息中,只有13.7%的用于解释因变量,说明可能是你的模型构造不准确,也可能遗漏了因素没有选入.回归方程有效,但拟合度不高并不矛盾,跟据这两个值可以判断,模型已选择的自变量中存在有效的,也存在无效的,同时也遗漏了变量.你还需要结合每个系数的t检验重新判断模型.当然还存在一种情况,在实际经济数据分析中,R方很难接近1,有0.3左右就不错了.在这种情况下就不要勉强了.当然越大越好
