一元线性回归的判定系数,又称为R-squared,是衡量线性模型对一组实际数据的拟合度及它可预测观测值的准确性的一个量度。一元线性回归模型可以用如下公式表示: y=b 0 +b 1 x
在上面的公式中,自变量为x,因变量为y,b0和b1分别为线性回归模型中的常数及斜率参数。R-Squared(R2)是将残差平方和与总变异度之比,它可以表示出模型可解释的总变异度的百分含量,从而评价模型的可靠性。
一元线性回归模型是y二a十bX,先算出b,再算出a。
一元线性回归的判定系数,又称为R-squared,是衡量线性模型对一组实际数据的拟合度及它可预测观测值的准确性的一个量度。一元线性回归模型可以用如下公式表示: y=b 0 +b 1 x
在上面的公式中,自变量为x,因变量为y,b0和b1分别为线性回归模型中的常数及斜率参数。R-Squared(R2)是将残差平方和与总变异度之比,它可以表示出模型可解释的总变异度的百分含量,从而评价模型的可靠性。
一元线性回归模型是y二a十bX,先算出b,再算出a。