R方在多少以上算相关性较好 相关性系数为多少时算是好的相关性?

\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u591a\u5c11\u7b97\u5177\u6709\u76f8\u5173\u6027\uff1f

\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u662f\u6700\u65e9\u7531\u7edf\u8ba1\u5b66\u5bb6\u5361\u5c14\u00b7\u76ae\u5c14\u900a\u8bbe\u8ba1\u7684\u7edf\u8ba1\u6307\u6807\uff0c\u662f\u7814\u7a76\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u7ebf\u6027\u76f8\u5173\u7a0b\u5ea6\u7684\u91cf\uff0c\u4e00\u822c\u7528\u5b57\u6bcd r \u8868\u793a\u3002\u7531\u4e8e\u7814\u7a76\u5bf9\u8c61\u7684\u4e0d\u540c\uff0c\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u6709\u591a\u79cd\u5b9a\u4e49\u65b9\u5f0f\uff0c\u8f83\u4e3a\u5e38\u7528\u7684\u662f\u76ae\u5c14\u900a\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u3002
\u76f8\u5173\u7cfb\u6570r\u7684\u7edd\u5bf9\u503c\u4e00\u822c\u57280.8\u4ee5\u4e0a\uff0c\u8ba4\u4e3aA\u548cB\u6709\u5f3a\u7684\u76f8\u5173\u6027\u30020.3\u52300.8\u4e4b\u95f4\uff0c\u53ef\u4ee5\u8ba4\u4e3a\u6709\u5f31\u7684\u76f8\u5173\u6027\u30020.3\u4ee5\u4e0b\uff0c\u8ba4\u4e3a\u6ca1\u6709\u76f8\u5173\u6027\u3002

\u6269\u5c55\u8d44\u6599
\u76f8\u5173\u8868\u548c\u76f8\u5173\u56fe\u53ef\u53cd\u6620\u4e24\u4e2a\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u7684\u76f8\u4e92\u5173\u7cfb\u53ca\u5176\u76f8\u5173\u65b9\u5411\uff0c\u4f46\u65e0\u6cd5\u786e\u5207\u5730\u8868\u660e\u4e24\u4e2a\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u76f8\u5173\u7684\u7a0b\u5ea6\u3002\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u662f\u7528\u4ee5\u53cd\u6620\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u76f8\u5173\u5173\u7cfb\u5bc6\u5207\u7a0b\u5ea6\u7684\u7edf\u8ba1\u6307\u6807\u3002\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u662f\u6309\u79ef\u5dee\u65b9\u6cd5\u8ba1\u7b97\uff0c\u540c\u6837\u4ee5\u4e24\u53d8\u91cf\u4e0e\u5404\u81ea\u5e73\u5747\u503c\u7684\u79bb\u5dee\u4e3a\u57fa\u7840\uff0c\u901a\u8fc7\u4e24\u4e2a\u79bb\u5dee\u76f8\u4e58\u6765\u53cd\u6620\u4e24\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u76f8\u5173\u7a0b\u5ea6\uff1b\u7740\u91cd\u7814\u7a76\u7ebf\u6027\u7684\u5355\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u3002
\u9700\u8981\u8bf4\u660e\u7684\u662f\uff0c\u76ae\u5c14\u900a\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u5e76\u4e0d\u662f\u552f\u4e00\u7684\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\uff0c\u4f46\u662f\u6700\u5e38\u89c1\u7684\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\uff0c\u4ee5\u4e0b\u89e3\u91ca\u90fd\u662f\u9488\u5bf9\u76ae\u5c14\u900a\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u3002
\u4f9d\u636e\u76f8\u5173\u73b0\u8c61\u4e4b\u95f4\u7684\u4e0d\u540c\u7279\u5f81\uff0c\u5176\u7edf\u8ba1\u6307\u6807\u7684\u540d\u79f0\u6709\u6240\u4e0d\u540c\u3002\u5982\u5c06\u53cd\u6620\u4e24\u53d8\u91cf\u95f4\u7ebf\u6027\u76f8\u5173\u5173\u7cfb\u7684\u7edf\u8ba1\u6307\u6807\u79f0\u4e3a\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\uff08\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u7684\u5e73\u65b9\u79f0\u4e3a\u5224\u5b9a\u7cfb\u6570\uff09\uff1b\u5c06\u53cd\u6620\u4e24\u53d8\u91cf\u95f4\u66f2\u7ebf\u76f8\u5173\u5173\u7cfb\u7684\u7edf\u8ba1\u6307\u6807\u79f0\u4e3a\u975e\u7ebf\u6027\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u3001\u975e\u7ebf\u6027\u5224\u5b9a\u7cfb\u6570\uff1b\u5c06\u53cd\u6620\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u76f8\u5173\u5173\u7cfb\u7684\u7edf\u8ba1\u6307\u6807\u79f0\u4e3a\u590d\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u3001\u590d\u5224\u5b9a\u7cfb\u6570\u7b49\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1\u76f8\u5173\u7cfb\u6570

\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u53d6\u503c\u4e00\u822c\u5728-1~1\u4e4b\u95f4\u3002\u7edd\u5bf9\u503c\u8d8a\u63a5\u8fd11\u8bf4\u660e\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u7684\u7ebf\u6027\u5173\u7cfb\u8d8a\u5f3a\uff0c\u7edd\u5bf9\u503c\u8d8a\u63a5\u8fd10\u8bf4\u660e\u53d8\u91cf\u95f4\u7ebf\u6027\u5173\u7cfb\u8d8a\u5f31\u3002
\u76f8\u5173\u7cfb\u6570r\u7684\u7edd\u5bf9\u503c\u4e00\u822c\u57280.8\u4ee5\u4e0a\uff0c\u8ba4\u4e3aA\u548cB\u6709\u5f3a\u7684\u76f8\u5173\u6027\u30020.3\u52300.8\u4e4b\u95f4\uff0c\u53ef\u4ee5\u8ba4\u4e3a\u6709\u5f31\u7684\u76f8\u5173\u6027\u30020.3\u4ee5\u4e0b\uff0c\u8ba4\u4e3a\u6ca1\u6709\u76f8\u5173\u6027\u3002
\u76ae\u5c14\u900a\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u53d8\u5316\u4ece-1\u5230 +1\uff0c\u5f53r\uff1e0\u8868\u660e\u4e24\u4e2a\u53d8\u91cf\u662f\u6b63\u76f8\u5173\uff0c\u5373\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\u7684\u503c\u8d8a\u5927\uff0c\u53e6\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\u7684\u503c\u4e5f\u4f1a\u8d8a\u5927\uff1br\uff1c0\u8868\u660e\u4e24\u4e2a\u53d8\u91cf\u662f\u8d1f\u76f8\u5173\uff0c\u5373\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\u7684\u503c\u8d8a\u5927\u53e6\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\u7684\u503c\u53cd\u800c\u4f1a\u8d8a\u5c0f\u3002

\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1b
\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u6709\u4e00\u4e2a\u660e\u663e\u7684\u7f3a\u70b9\uff0c\u5373\u5b83\u63a5\u8fd1\u4e8e1\u7684\u7a0b\u5ea6\u4e0e\u6570\u636e\u7ec4\u6570n\u76f8\u5173\uff0c\u8fd9\u5bb9\u6613\u7ed9\u4eba\u4e00\u79cd\u5047\u8c61\u3002\u56e0\u4e3a\uff0c\u5f53n\u8f83\u5c0f\u65f6\uff0c\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u7684\u6ce2\u52a8\u8f83\u5927\uff0c\u5bf9\u6709\u4e9b\u6837\u672c\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u7684\u7edd\u5bf9\u503c\u6613\u63a5\u8fd1\u4e8e1\uff1b\u5f53n\u8f83\u5927\u65f6\uff0c\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u7684\u7edd\u5bf9\u503c\u5bb9\u6613\u504f\u5c0f\u3002\u7279\u522b\u662f\u5f53n=2\u65f6\uff0c\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u7684\u7edd\u5bf9\u503c\u603b\u4e3a1\u3002\u56e0\u6b64\u5728\u6837\u672c\u5bb9\u91cfn\u8f83\u5c0f\u65f6\uff0c\u6211\u4eec\u4ec5\u51ed\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u8f83\u5927\u5c31\u5224\u5b9a\u53d8\u91cfx\u4e0ey\u4e4b\u95f4\u6709\u5bc6\u5207\u7684\u7ebf\u6027\u5173\u7cfb\u662f\u4e0d\u59a5\u5f53\u7684\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u76f8\u5173\u7cfb\u6570

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。

55

  • 鐩稿叧鎬鍒嗘瀽
    绛旓細杩涜鏈哄櫒瀛︿範鐗瑰緛绛涢夋椂锛岀粡甯镐娇鐢ㄥ埌鐨勬柟娉曞氨鏈夋渶澶т簰淇℃伅绯绘暟銆 鏈澶т俊鎭郴鏁帮紙MIC锛変簬 2011 骞存彁鍑猴紝瀹冩槸鐢ㄤ簬妫娴嬪彉閲忎箣闂撮潪绾挎鐩稿叧鎬鐨勬渶鏂版柟娉曘傜敤浜庤繘琛 MIC 璁$畻鐨勭畻娉曞皢淇℃伅璁哄拰姒傜巼鐨勬蹇靛簲鐢ㄤ簬杩炵画鍨嬫暟鎹 MIC 鑳藉琛ㄧず鍚勭绾挎у拰闈炵嚎鎬х殑鍏崇郴锛屽苟宸插緱鍒板箍娉涘簲鐢ㄣ傚畠鐨勫煎煙鍦 0 鍜 1...
  • r鏂鏄粈涔,鏈変粈涔堜綔鐢?
    绛旓細r鏂瓒婂ぇ锛屽垯璇存槑涓や釜鍙橀噺涔嬮棿鐨勫叧绯昏秺寮猴紝鍙橀噺涔嬮棿鐨勭嚎鎬у叧绯昏秺鏄捐憲锛涘弽涔嬶紝r鏂硅秺灏忥紝鍒欒鏄庝袱涓彉閲忎箣闂寸殑鍏崇郴瓒婂急锛屽彉閲忎箣闂寸殑绾挎у叧绯讳笉鏄捐憲銆傚湪鍏蜂綋璁$畻鏃讹紝鍙互浣跨敤涓浜涚粺璁¤蒋浠讹紝姣斿Excel銆丼PSS绛夋潵璁$畻r鍜宺鏂广傚悓鏃讹紝鍦ㄥ疄闄呭簲鐢ㄤ腑锛岄渶瑕佺粨鍚鐩稿叧鎬鐭╅樀銆佹暎鐐瑰浘绛夊绉嶅垎鏋愭墜娈碉紝鏉ュ垽鏂彉閲忎箣闂寸殑...
  • pearson鐩稿叧绯绘暟鐨勬暟鍊间负澶氬皯璇佹槑鏈鐩稿叧鎬?鏍囧噯鏄粈涔?璋㈣阿!!_鐧惧害...
    绛旓細鐨皵閫婄浉鍏崇郴鏁板彉鍖栦粠-1鍒 +1锛屽綋r锛0琛ㄦ槑涓や釜鍙橀噺鏄鐩稿叧锛屽嵆涓涓彉閲忕殑鍊艰秺澶э紝鍙︿竴涓彉閲忕殑鍊间篃浼氳秺澶э紱r锛0琛ㄦ槑涓や釜鍙橀噺鏄礋鐩稿叧锛屽嵆涓涓彉閲忕殑鍊艰秺澶у彟涓涓彉閲忕殑鍊煎弽鑰屼細瓒婂皬銆俽 鐨勭粷瀵瑰艰秺澶э紝鍒欎袱鍙橀噺鐩稿叧鎬瓒婂己銆傝嫢r=0锛岃〃鏄庝袱涓彉閲忛棿涓嶆槸绾挎х浉鍏筹紝浣嗗彲鑳藉瓨鍦ㄥ叾浠栨柟寮忕殑鐩稿叧锛...
  • spss涓r鏂涓澶氬皯鎵嶅彲闈
    绛旓細0.3鍒0.5涔嬮棿銆R鏂鐨勯珮浣庝笉鏄垽鏂ā鍨嬪ソ鍧忕殑寰堝ソ鐨勪緷鎹紝涓昏鐪嬫墍浼拌闃愯堪鐨勭鍙锋槸鍚︿笌鐞嗚鐩哥鍙婂叾鏄惁鏄捐憲锛坱妫楠岋級锛屾ā鍨嬫讳綋鏄捐憲鎬у浣曪紙F妫楠岋級锛岃繕鏈塪-w缁熻閲忕瓑銆傚叾瀹炰竴鑸ぇ浜0.3灏眔k浜嗭紝铏界劧瓒婂ぇ瓒婂ソ锛屼絾鏄0.5澶珮浜嗕竴鑸緢闅捐揪鍒般係PSS(StatisticalProductandServiceSolutions)锛"缁熻浜у搧涓...
  • 鐩稿叧绯绘暟澶氬皯鎵嶇畻鍙互鎺ュ彈
    绛旓細鐩稿叧绯绘暟r鐨勭粷瀵瑰间竴鑸湪0.8浠ヤ笂锛岃涓篈鍜孊鏈夊己鐨鐩稿叧鎬 0.3鍒0.8涔嬮棿锛屽彲浠ヨ涓烘湁寮辩殑鐩稿叧鎬 0.3浠ヤ笅锛岃涓烘病鏈夌浉鍏虫
  • 鐩稿叧绯绘暟涓澶氬皯鏃舵樉钁楁ф槑鏄?
    绛旓細鏉ユ楠屼袱缁勬暟鎹槸鍚︽樉钁楃浉鍏,杩欏湪SPSS閲岄潰浼氳嚜鍔ㄤ负浣璁$畻鐨.\r\n\r\n鏍锋湰涔﹁秺鏄ぇ,闇瑕佽揪鍒版樉钁鎬х浉鍏鐨勭浉鍏崇郴鏁板氨浼氳秺灏.鎵浠ヨ繖鍏崇郴鍒版牱鏈ぇ灏,濡傛灉鏍锋湰寰堝ぇ,姣斿璇磋秴杩300,寰寰鍒嗘瀽鍑烘潵鐨勭浉鍏崇郴鏁版瘮杈冧綆,姣斿0.2,鍥犱负鏍锋湰閲忕殑澧炲ぇ閫犳垚浜嗗樊寮傜殑澧炲ぇ,浣嗘樉钁楁ф楠屽嵈璁や负杩欐槸鏋佸叾鏄捐憲鐨勭浉鍏.
  • 鐩稿叧鎬鐢ㄤ粈涔堟楠屾柟娉
    绛旓細涓锛庣嚎鎬х浉鍏冲垎鏋愶細鐮旂┒涓や釜鍙橀噺闂寸嚎鎬у叧绯荤殑绋嬪害 鐢ㄧ浉鍏崇郴鏁r鏉ユ弿杩帮紝鍏充簬r鐨勮В璇伙細锛1锛夋鐩稿叧锛氬鏋渪,y鍙樺寲鐨勬柟鍚戜竴鑷达紝濡傝韩楂樹笌浣撻噸鐨勫叧绯伙紝r>0锛涗竴鑸湴锛屄穦r|>0.95 瀛樺湪鏄捐憲鎬х浉鍏锛浡穦r|鈮0.8 楂樺害鐩稿叧锛浡0.5鈮r|<0.8 涓害鐩稿叧锛浡0.3鈮r|<0.5 浣庡害鐩稿叧锛浡穦r|<0.3 ...
  • 鎬庢牱鐞嗚ВR骞虫柟鍊肩殑鎰忎箟鍜屼綔鐢?
    绛旓細5銆佸垽瀹氱郴鏁皉2鏄敤浜庝竴鍏冪嚎鎬у洖褰掓ā鍨嬬殑鏄捐憲鎬ф楠岀殑鎸囨爣銆備竴鍏冪嚎鎬у洖褰掑垎鏋愰娴嬫硶锛屾槸鏍规嵁鑷彉閲弜鍜屽洜鍙橀噺Y鐨鐩稿叧鍏崇郴锛屽缓绔媥涓嶻鐨勭嚎鎬у洖褰掓柟绋嬭繘琛岄娴嬬殑鏂规硶銆傚湪spss绾挎у洖褰掍腑,t銆丷銆丷骞虫柟銆丗鍒嗗埆浠h〃浠涔,瀹冧滑鍙栧艰寖鍥存槸澶氬皯琛ㄧず...1銆R鏂鍊兼槸璇勪环鐨勪富瑕佹寚鏍囷紝F鍊硷紝t鍊兼槸涓や釜妫楠岋紝涓鑸灏忎簬0....
  • R鐩稿叧鎬鍒嗘瀽鍜岀浉鍏虫х儹鍥
    绛旓細鍒╃敤涓ゅ彉閲忕殑绉╂澶у皬鏉ヨ繘琛屽垎鏋愶紝灞炰簬闈炲弬鏁扮粺璁℃柟娉曘傞傜敤浜庝笉婊¤冻Pearson鐩稿叧绯绘暟姝f佸垎甯冭姹傜殑杩炵画鍙橀噺銆備篃鍙互鐢ㄤ簬鏈夊簭鍒嗙被鍙橀噺鐨勪箣闂寸殑鐩稿叧鎬娴嬮噺銆侹endall's Tau鐩稿叧绯绘暟鏄竴绉嶉潪鍙傛暟妫楠岋紝閫傜敤浜庝袱涓湁搴忓垎绫诲彉閲忋傛澶栬 閲忎袱涓彉閲忎箣闂村叧绯荤殑鏂规硶杩樻湁锛氬崱鏂规楠屻丗isher绮剧‘妫楠岀瓑銆侾earson銆丼pearman...
  • 蹇冪悊瀛﹀鍏冪嚎鎬у洖褰掍腑澶鐩稿叧绯绘暟R涓R鏂鍙栧澶氬皯鎵嶆ā鍨杈冨ソ?
    绛旓細鎺ヨ繎浜1锛屽ぇ浜75%鍏跺疄娌℃湁浠涔堝浐瀹氱殑鏍囧噯銆傛帴杩戜簬1灏辫
  • 扩展阅读:r方为0.2还有意义吗 ... r方越大拟合效果越好吗 ... 相关系数0.37算大吗 ... 皮尔逊系数多少才相关 ... r越大越好还是越小越好 ... 高中相关系数r怎么求 ... 高中相关系数r公式 ... 回归r方多少为显著 ... r方为0.7拟合程度好吗 ...

    本站交流只代表网友个人观点,与本站立场无关
    欢迎反馈与建议,请联系电邮
    2024© 车视网