1樓：匿名使用者
我認為是你的置信區間有問題。另外可信不可信還要多留意r2的值，這個值在實際工作中很有作用。
2樓：匿名使用者
我是bai做估算的，從你的描述du來看，你的zhi方程的相關性不好dao，可能是由於你的置信區間設
專置的問屬題，還有可能是你的初值選擇不合理或者你的模型本身不適合你要回歸的數值，總之原因很多，一般的相關值（r2）怎麼也要在0.960以上才好
3樓：匿名使用者
adjusted r square這個值＝0.341 太小，我做的一般都在0.85以上，估計這樣相關性才比較大，你可以利用逐步迴歸分析試一下。
4樓：nancy飛不信
進行線行迴歸時，r²為迴歸平方和
與總離差平方和的比值，這一比值越大，表示專總離差平方和中可以屬由迴歸平方和解釋的比例越大，模型越精確，迴歸效果越顯著。從數值上說，r²介於0~1之間，越接近1，迴歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。
r²和adjusted r²有何種區別？不斷新增變數，使模型變得複雜，r²會變大（模型的擬合優度提升，而這種提升是虛假的），adjusted r²則不一定變大（隨意新增變數不一定能讓模型擬合度上升）。
統計學裡r^2表示什麼
5樓：清溪看世界
統計學裡r^2表示：決定係數，反應因變數的全部變異能通過迴歸關係內
被自變數解釋的比容例。如r平方為0.8，則表示迴歸關係可以解釋因變數80%的變異。換句話說，如果我們能控制自變數不變，則因變數的變異程度會減少80%。
6樓：卡薩
在統計學中對變數進行線行迴歸分析，採用最小二乘法進行引數估計時，版r平方為迴歸平方和權與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由迴歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，迴歸效果越顯著。r平方介於0~1之間，越接近1，迴歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。
迴歸直線的求法
最小二乘法：
總離差不能用n個離差之和來表示，通常是用離差的平方和，即作為總離差，並使之達到最小，這樣迴歸直線就是所有直線中q取最小值的那一條，這種使「離差平方和最小」的方法，叫做最小二乘法：
由於絕對值使得計算不變，在實際應用中人們更喜歡用：q=（y1-bx1-a）²+（y2-bx2-a）²+······+（yn-bxn-a）²，這樣，問題就歸結於：當a，b取什麼值時q最小，即到點直線y=bx+a的「整體距離」最小。
用最小二乘法求迴歸直線方程中的a,b有下面的公式：
7樓：匿名使用者
^r^2判定係數就bai是擬合優du度判定係數，它體現了迴歸模型zhi中自變數的變dao異在因變數的變異中專所佔的比例屬。如r^2=0.99999表示在因變數y的變異中有99.
999%是由於變數x引起。當r^2=1時表示，所有觀測點都落在擬合的直線或曲線上；當r^2=0時，表示自變數與因變數不存在直線或曲線關係。我是在學spss的迴歸分析時學的
8樓：沒有***嘛
統計學裡bair^2表示:決定
du係數,反應因變數的zhi全部變異能通過迴歸關係dao被自變數解釋的比例。回
如答r平方為0.8,則表示迴歸關係可以解釋因變數80%的變異。換句話說,如果我們能控制自變數不變,則因變數的變異程度會減少80%。
9樓：做路燈的
r^2判定係數就是擬合優度判定係數，它體現了迴歸模型中自變數的變異版在因變數的變異中所佔的比權例。如r^2=0.99999表示在因變數y的變異中有99.
999%是由於變數x引起。當r^2=1時表示，所有觀測點都落在擬合的直線或曲線上；當r^2=0時，表示自變數與因變數不存在直線或曲線關係。我是在學spss的迴歸分析時學的。
10樓：匿名使用者
r平方是=ess/tss
不是ssr/tss
excel新增趨勢線中的r平方值和截距分別是什麼意思?
11樓：匿名使用者
如果同時要顯示相關係數，還要勾選顯示r平方值。
注意這裡並不能直接顯示相關係數，只能顯示相關係數的平方值。
如果是是趨勢線是線性的，還可以直接用公式計算出各引數值假如源資料在a1:b5區域，其中a列為x，b列為y則：相關係數：
=correl(a1:a5,b1:b5)斜率：
=slope(b1:b5,a1:a5)截距：
=intercept(b1:b5,a1:a5)
excel曲線擬合中的決定係數r平方是如何求出來的?
12樓：歐陽宇軒
excel裡r平方:
r平方值是趨勢線擬合程度的指標，它的數值大小可以反映趨勢線的估計值與對應的實際資料之間的擬合程度，擬合程度越高，趨勢線的可靠性就越高。
r平方值是取值範圍在0～1之間的數值，當趨勢線的 r 平方值等於 1 或接近 1 時，其可靠性最高，反之則可靠性較低。r平方值也稱為決定係數。
判定係數r² (coefficient of determination) ：迴歸平方和佔總誤差平方和的比例：
反映迴歸直線的擬合程度，取值範圍在 [ 0 , 1 ] 之間， r²越趨近於1，說明迴歸方程擬合的越好；r²越趨近於0，說明迴歸方程擬合的越差，決定係數平方根等於相關係數
總平方和(sst—total sum ofsquares)：反映因變數的 n 個觀察值與其均值的總誤差。
迴歸平方和(ssr—sum ofsquares of regression)：反映自變數 x 的變化對因變數 y 取值變化的影響，或者說，是由於 x 與 y 之間的線性關係引起的 y 的取值變化，也稱為可解釋的平方和。
殘差平方和(sse—sum of squares of error)：反映除 x 以外的其他因素對 y 取值的影響，也稱為不可解釋的平方和或剩餘平方和。
問下，spss迴歸分析得出的r方值、f值、t值各有何含義，數值大小有何含義？
13樓：ieio啊
r square是決定係數,意思是擬合的模型能解釋因
變數的變化的百分數,例如r方=0.810,表示擬合的方程能解釋因變數81%的變化,還有19%是不能夠解釋的.
f值是方差檢驗量,是整個模型的整體檢驗,看你擬合的方程有沒有意義
t值是對每一個自變數（logistic迴歸）的逐個檢驗,看它的beta值β即迴歸係數有沒有意義
f和t的顯著性都是0.05,
spss是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生norman h. nie、c. hadlai (tex) hull 和 dale h.
bent於2023年研究開發成功，同時成立了spss公司，並於2023年成立法人組織、在芝加哥組建了spss總部。
決定係數，有的教材上翻譯為判定係數，也稱為擬合優度。表示可根據自變數的變異來解釋因變數的變異部分。如某學生在某智力量表上所得的 iq 分與其學業成績的相關係數 r=0.
66，則決定係數 r^2=0.4356，即該生學業成績約有 44%可由該智力量表所測的智力部分來說明或決定。
原理：表徵依變數y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數x來解釋.
決定係數並不等於相關係數的平方。它與相關係數的區別在於除掉|r|=0和1情況，
由於r2決定係數：在y的總平方和中，由x引起的平方和所佔的比例，記為r2
決定係數的大小決定了相關的密切程度。
當r2越接近1時，表示相關的方程式參考價值越高；相反，越接近0時，表示參考價值越低。這是在一元迴歸分析中的情況。但從本質上說決定係數和迴歸係數沒有關係，就像標準差和標準誤差在本質上沒有關係一樣。
在多元迴歸分析中，決定係數是通徑係數的平方。
表示式：r2=ssr/sst=1-sse/sst
其中：sst=ssr+sse，sst (total sum of squares)為總平方和，ssr (regression sum of squares)為迴歸平方和，sse (error sum of squares) 為殘差平方和。
注意：以下不同名字是同一個意思，只是表述不同
迴歸平方和：ssr(sum of squares for regression) = ess (explained sum of squares)
殘差平方和：sse（sum of squares for error） = rss (residual sum of squares) =ssr(sum of squared residuals)
總離差平方和：sst(sum of squares for total) = tss(total sum of squares)
注意：兩個ssr的不同
sse+ssr=sst
rss+ess=tss
意義：擬合優度越大，自變數對因變數的解釋程度越高，自變數引起的變動佔總變動的百分比高。觀察點在迴歸直線附近越密集。
取值意思：
0 表示模型效果跟瞎猜差不多
1 表示模型擬合度較好（有可能會是過擬合，需要判定）
0~1 表示模型的好壞（針對同一批資料）
14樓：人文漫步者
在對資料進行迴歸計算分析的過程中，這些數字分別代表的就是這一個迴歸方程的準確度，也就是對資料**的準確度。
15樓：匿名使用者
r方是評價的主要指標，f值，t值是兩個檢驗，一般要小於0.05.
你可以自學下，實在沒時間可以找我
origin中線性擬合之後的r^2和p分別是哪個？
16樓：墨汁諾
擬合的bai時候，設定一下計算r square和dup，擬合後再到報表（zhiworksheet）中查詢。圖上dao表能顯示r square，但不輸出專p。
結果中的屬adj.r^2與r^2含義不一樣，不過在自變數不多的情況（只用了一個x）下是一樣的；皮爾森的r值在-1和1之間，-1代表完全負相關，1代表完全正相關，0為完全不相關，就是p值。
origin 擬合結束後，會自動彈出一個擬合結果表，裡面有你的擬合方程，r^2值（寫的是 r square或者 adj. r square），各個引數的擬合結果值，以及該值對應的誤差值。
17樓：匿名使用者
擬合的時候，設定一下計算r square和p，擬合後再到報表（worksheet）中查詢。一般圖上這個表能顯示r square，但不輸出p。
18樓：123蔡燚哦
請問你現在知道怎麼弄了嗎，p值是哪個啊，我們老師也是讓我加
19樓：匿名使用者
^結果中的來adj.r^2與r^2含義還是不太一樣的自
，不過在自變數不多的情況（你只用了一個x）下是一樣的；
皮爾森的r值在-1和1之間，-1代表完全負相關，1代表完全正相關，0為完全不相關，就是你說的p值吧
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