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张同学2019-05-23 01:13:06

多元回归中,任何时候增加一个自变量,R^2增加,adjusted R^2减小,我能不能直接这么记忆?

回答(1)

最佳

Chris Lan2019-05-23 10:10:04

同学你好,你这样理解,前面半句基本没问题,后面这部分不够严禁,我再帮你补充一下。
R^2总是随着自变量的增加而增加,但不能说每次增加的自变量对于整个解释的边际贡献是显著的。
另外要注意,Adjusted R^2<R^2,当增加自变量之后,会使得R^2上升,但由于变量的加入,使得k增加,k增加会使得adjusted R^2变小,而由于变量增加,SSE会减小,SSE减小会使得adjusted R^2变大,且adjusted R^2有可能<0,因此需要检测加入一个自变量后会不会使得adjusted R^2出现下降的情况,如果不升反降说明新加入的自变量的边际贡献是不显著的,所以你后面的这个理解需要再调整一下。

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评论
追问
变量增加,SSE减小怎么推的?
追答
同学你好,我增加了一个变量,我的解释力度是会加强的,那我的解释力度强了,残差自然就小了。
追问
adjustedR^2增大减小不确定,由于两种因素共同作用?
追答
同学你好,对的。因为加了自变量个数,所以对于adjusted R方是有惩罚的,因此是下降的因素,但如果这个解释变量的解释力度很强,那对于模型的解释力度的边际贡献比较高的话,adjusted R方是增加项,因此要看两者哪个影响大。

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