决定系数R² 决定系数和相关系数？
决定系数和相关系数？
决定系数是相关系数的二次幂。因此，也可以在确定系数的基础上计算相关系数。方法是确定系数的平方，平方根的符号与回归方程的斜率B相同。正是由于这种关系，r2被用作可确定系数的符号，而不使用其他字母。
决定系数的显著性：拟合优度越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变化占总变化的百分比越高。回归线附近的观测点越密集。
相关系数的显著性：用于反映变量之间密切相关程度的统计指标。根据乘积差分法，将两个变量的偏差与其各自均值相乘，也可以反映两个变量之间的相关程度，主要研究线性单相关系数。
相关系数的意义是什么？
相关系数是统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标。研究变量之间的线性相关程度是一个量。一般用字母R表示，由于研究对象的不同，相关系数的定义有很多种，常用的是皮尔逊相关系数。
根据相关现象的不同特点，统计指标的名称也不同。例如，反映两个变量之间线性相关性的统计指标称为相关系数；反映两个变量之间曲线相关性的统计指标称为非线性相关系数和非线性判断系数；反映多元线性相关的统计指标称为复相关系数和复判断系数。
excel曲线拟合中的决定系数R平方是如何求出来的？
R的平方值是趋势线拟合程度的指标。其值能反映趋势线估计值与相应实际数据的拟合程度。拟合度越高，趋势线的可靠性越高。
R平方值是介于0和1之间的值。当趋势线的R平方值等于或接近1时，可靠性最高，反之，可靠性较低。R的平方值也称为决定系数。
在统计方面，R平方值的计算方法如下：
R平方值=回归平方和（ssreg）/总平方和（sstotal）
其中回归平方和=总平方和-残差平方和（ssresid）
以上术语解释如下：
总平方和：当常数参数为true，总平方和=实际值和Y平均值之间的平方差之和；当const参数为false时，总平方和=Y实际值的平方和。
残差平方和：残差平方和=Y估计值和Y平均值之间的平方差之和Y的实际值
在线性回归分析中，RSQ函数可以用来计算R的平方值
RSQ函数的语法是RSQ（known）Y“s，known”通过代入源数据中的Y轴数据和X轴数据，可以得到“线性”趋势线的R平方值。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
