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校正决定系数算法

决定系数R^2用来描述你的模型因素能解释的因变量变异比例,由于用的自变量数越多,R^2越大,这就扭曲了R^2的本意,故引入校正的决定系数,校正的决定系数不大于没校正的.这跟使用负2倍对数似然函数进行模型选择类似,经常使用校正的,如AIC,BIC等.

你说的决定系数国外的教材翻译成判定系数~类似于r^2的概念 那对应的相关系数就是r了~,两者之间的换算关系就简单明了了吧~ 另外,相关系数是仅被用来描述两个变量之间的线性关系的,但判定系数的适用范围更广,可以用于描述非线性或者有两个及两个以上自变量的相关关系~

修正的决定系数肯定是要小于等于一般决定系数的. 从表达式看,R方是解释变量X个数的增函数,至少是不减的. 所以当2个模型的被解释变量Y相同,而各自X的个数不同时,会有缺陷. 为什么呢?因为R方只涉及到变差,没有考虑到自由度的影响.(也就是解释变量的个数) 在样本容量一定的情况下,增加X的个数必定会增加待估参数,从而损失自由度. 用自由度去修正R方就是你说的修正的可决系数

决定系数,就是可决系数r方.从表达式看,r方是解释变量x个数的增函数,至少是不减的.所以当2个模型的被解释变量y相同,而各自x的个数不同时,会有缺陷.为什么呢?因为r方只涉及到变差,没有考虑到自由度的影响.(也就是解释变量的个数) 在样本容量一定的情况下,增加x的个数必定会增加待估参数,从而损失自由度.用自由度去修正r方就是你说的修正的可决系数

这个事校正决定系数,用于调整由于参数个数带来的相关性计算误差.得负值说明你的拟合失败.

1、联系:复决定系数和修正可决定系数都是被用来说明拟合优度的而且R平方=1-(1-R平方)(n-1)/(n-k-1)区别:复决定系数是用来准确反映解释变量对被解释变量的解释程度的.用来反映拟合优度会给分析人员带来分析错觉,因为只要在回归模型中增加解释变量的个数就会增大复决定系数的值,要提高模型的拟合优度只需在模型中增加解释变量的个数就行了,事实并非如此.而修正可决定系数是用来准确反映回归线对散步点的拟合优度

你好!校正系数记做F.F=标定后算出的滴定液浓度C1÷理论滴定液浓度C2 如果对你有帮助,望采纳.

决定系数,就是可决系数R方.从表达式看,R方是解释变量X个数的增函数,至少是不减的.所以当2个模型的被解释变量Y相同,而各自X的个数不同时,会有缺陷.为什么呢?因为R方只涉及到变差,没有考虑到自由度的影响.(也就是解释变量的个数)在样本容量一定的情况下,增加X的个数必定会增加待估参数,从而损失自由度.用自由度去修正R方就是你说的修正的可决系数

修正可以排除其他因素的干扰

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