好音质 用酷我
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好音质 用酷我
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别名： 暂无
国籍： 韩国
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minitab中相关系数r-sq和修正r-sq(adj)的意思，计算公式和区别[
    标签：http使用itsrclasphtml数据for转载自：http://www.pinzhi.org/thread-.htmlminitab中相关系数r-sq和修正的相关系数r-sq(adj)的意思，计算公式和区别在minitab做回归方程，或类似的运算中，经常会碰到多元相关系数r-sq和修正的多元相关系数r-sq(adj)，那么，这2个是什么意思？具体的计算公式和区别是什么？拟合的总效果多元全相关系数(multiple correlation coefficient) r²(即r=sq)和修正的多元相关系数(adjusted multiple correlation coefficient)r²adj(即r-sq(adj))由回归方程中的平方和***公式可知：sstotal = ssmodel + sserror考虑到ssmodel在sstotal中的比例，定义r平方(r-square，简记r-sq)：r² = ssmodel/sstotal显然，此数值越接近于1就越好，意味着sserror就越小，同样，上面的公式可以写成r² = 1- (sserror/sstotal)如果将自变量的这种可控的普通变量数据也堪称随机变量，则可以求出二者间的相关系数(correlation coefficient)。而r-sq恰好就是相关系数的平方。因此，它的含义是很好理解的。对于多个自变量的情况，定义不变，它被推广为&多元决定系数&，仍然表示ssmodel在sstotal中的比例。但他也有一个缺点：当自变量个数增加时，例如只增加一个新自变量，不管增加的这个自变量是否显著，r²(r-sq)都会增加一些，因而在评价是否该增加此变量进入回归方程时，使用r²就没有价值了。为此，我们引入修正的r²，即r²adj，它的定义是：上式中，n为观测值的总个数，p为回归方程中的总项数(包括常数项在内)。也就是说，r²adj(即r-sq(adj))是扣除了回归方程中所受到的包含项数的影响的相关系数，因而可以更准确地反映模型的好坏，同样，它也是越接近于1就越好，而且在实际应用中，由于回归方程所含项数p总会大于等于1，因而容易看出，r²adj总比r²要稍小一些。因此，要判断两个模型的优劣可以从r-sq(adj)和r-sq的接近程度来判断：二者之差越小则说明模型越好，我们常常比较包含所有自变量有关项的&全模型&与删去所有影响不显著的项后的&缩减模型&，看看究竟哪个更好，如果将影响不显著地项删去之后，二者更接近，则说明删去这些项确实使模型得到改进。标签：http使用itsrclasphtml数据for原文：/1394htw/p/5021426.html
收录时间:日 09:19:14 来源:未知 作者:匿名
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