R方的理解与调整R方

2018-10-17 阅读量: 1949

数据分析师统计学

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从应用上来讲，R²可以理解成为解释度，也就是因变量y的变化有多少百分比是可以由自变量的变化来解释的。

但是R²有一个非常不好的特征，就是只要加多自变量，自变量对因变量变化的解释程度一定是随之增加的，所以会造成一种越多自变量越好的错觉。

因此引入了调整R²的概念。主要是在R²的基础上，加上对变量数量的调整，这样就避免了只要自变量数量增加，自变量对因变量的解释程度就增加的这种不合理的现象。

所以一般使用时候，我们更关注调整R²，但是R²也有一定参考意义，比如R²和调整R²差距过大，一般就说明了我们使用不恰当的变量。当然模型的解读并不能只依赖单一指标。

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