大家好,小訊來(lái)為大家解答以上的問(wèn)題。統(tǒng)計(jì)學(xué)基于r第四版答案，統(tǒng)計(jì)學(xué)里面r平方是什么這個(gè)很多人還不知道,現(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看吧！

1、在統(tǒng)計(jì)學(xué)中對(duì)變量進(jìn)行線性回歸分析，采用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，R平方為回歸平方和與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由回歸平方和解釋的比。

2、這一比例越大越好，模型越精確，回歸效果越顯著。

3、R平方介于0~1之間，越接近1，回歸擬合效果越好，一般認(rèn)為超過(guò)0.8的模型擬合優(yōu)度比較高。

4、擴(kuò)展資料R平方越高，模型越適合您的數(shù)據(jù)。

5、 在心理調(diào)查或研究中，我們通常發(fā)現(xiàn)低R平方值低于0.5。

6、 這是因?yàn)槲覀冊(cè)噲D預(yù)測(cè)人類行為，預(yù)測(cè)人類并不容易。

7、?在這些情況下，如果R平方值很低，但有統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著的獨(dú)立變量（又稱預(yù)測(cè)變量），仍然可以生成關(guān)于預(yù)測(cè)變量值中的變化如何與響應(yīng)值變化相關(guān)聯(lián)的見(jiàn)解。

8、當(dāng)水平線比您的模型更好地解釋數(shù)據(jù)時(shí)。

9、 它主要發(fā)生在不包括截距的情況下。

10、 沒(méi)有截距，在預(yù)測(cè)目標(biāo)變量方面，回歸可能會(huì)比樣本均值差。

11、 這不僅是因?yàn)闆](méi)有截距。

12、 即使包含截距，它也可能是負(fù)的。

13、在數(shù)學(xué)上，當(dāng)模型的誤差平方大于水平線上的總平方和時(shí)，這是可能的。

14、參考資料來(lái)源：百度百科-R平方。

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