决定系数r2计算.doc

决定系数r2计算
【篇一：决定系数】
【篇二：判定系数与相关系数的深入研究】
判定系数与相关系数的深入研究
什么叫相关性？比方某个地区人的身高与体重的关系，某个学校三、相关系数与判定系数函数的运用方法：
在进行质差原因定位及规律性质差分析等工作时，我们都需要对全网的小区进行分析，
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所以在数据分析上必须要满足批量计算的功能，才能更好的为我们提高工作效率，而在我们常软件excel中也已经包含了相关系数及判定系数的计算函数，只要掌握使用方法，便可以迅速完成全网小区的相关系数计算工作：
相关系数计算函数：correl(array1,array2)array1第一组数值单元
格区域
array2第二组数值单元格区域函数说明：
如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内；
?如果array1和array2的数据点的个数不同，函数correl返回错
误值#n/a；?如果array1或array2为空，或者其数值的s〔标准
偏差〕等于零，函数
correl返回错误值#div/0!；应用案例：
known_xs为数组或数据点区域
函数说明：
参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用；
逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内；
如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内；
如果参数为错误值或为不能转换成数字的文本，将会导致错误；
如果known_ys和known_xs为空或其数据点个数不同，函数
rsq返回错
【篇三：线性回归方程中的相关系数r】
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线性回归方程中的相关系数r
r=∑(xi-x的平均数)(yi-y平均数)/根号下[∑(xi-x平均数)^2*∑(yi-y平均数
)^2]
r2就是相关系数的平方，
在一元线性方程就直接是因变量自变量的相关系数，多元则是复相关系数
判定系数r^2
也叫拟合优度、可决系数。表达式是:
r^2=ess/tss=1-rss/tss
该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。
问题：在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量，r2往
往增大
这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。
——但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的r2的增大
与拟合好坏无关，r2需调整。
这就有了调整的拟合优度:
r1^2=1-(rss/(n-k-1))/(tss/(n-1))
在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所
以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由
度，以剔除变量个数对拟合优度的影响:其中：n-k-1为残差平方和