瑶同学2021-02-25 16:24:31
瑶同学题目 525 老师可以讲解下 R平方 、 adjusted R 平方对回归方程的影响吗。另外答案里还提到multiple factors 对benchamark 的影响 这个能解释下吗
回答（1）
Adam2021-02-25 20:47:32
Adam同学你好，这是在一级知识点。
通过回归平方和RSS除以总方差TSS，就可以消除量纲的影响，这个比值也被称为决定系数（coefficient of determination）,在统计学上我们用R2来表示，也称R-squared。R2代表了回归方程的解释力度。
当我们在回归方程中加入很多的自变量以后，回归方程整体的解释力度是上升的，但是可能原因只是因为加入了更多的自变量而已，所以为了降低解释力度，我们引入了adjusted R平方 measure ，对原先的R平方进行了惩罚，这个指标如果在多元回归中还能增加的话，说明自变量对因变量的解释效果是比较好的
- 评论（0）
- 追问（2）
- 追问
-
那B选项中f-stat value 指的又是啥意思啊？
- 追答
-
同学你好，F统计量，
联合假设检验中，检验统计量F=MSR/MSE=(SSR⁄K)/(SSE/(n-k-1) )，MSR代表了回归的方差，MSE代表了残差的方差，SSR与SSE依旧分别代表回归平方和与残差平方和。
检验统计量的公式分子是回归的方差，分母是残差的方差，该检验统计量的意义就是在于检验这两个方差是否相等，如果这两个方差相等，说明回归平方和SSR近似等于残差平方和，换言之，该模型只有约50%的解释力度，只有在F值比较大的时候，才能说明模型的解释力度是比较强的。
评论
0/1000
追答
0/1000
+上传图片