可决系数:可决系数与调整的可决系数可能相等吗？

1.可决系数与调整的可决系数可能相等吗？

可决系数与调整的可决系数是可能相等的。可决系数是测定多个变量间相关关系密切程度的统计分析指标,它也是反映多个自变量对因变量的联合的影响程度。因为样本回归线对样本观测值拟合程度越好，由样本回归做出解释的离差平方和与总离差平方和越相近，那么可决系数与可调整的可决系数就会越接近，随着解释变量个数的增加而减少，但是由增加解释变量个数引起的可决系数的增大与拟合好坏无关，因此在多元回归模型之间比较拟合优度，可决系数就不是一个合适的指标，可决系数是回归解释变量数的非减函数 也就是说引入的解释变量越多 可决系数可能会更高,但是并不是每个解释变量都有效的. 为了获得更加精简的模型,修正可决系数,对引入的解释变量个数进行惩罚. 换而言之,每引入一个解释变量 首先会降低修正可决系数. 如果这个解释变量contribute to explaining被解释变量,那么会增加修正可决系数,可决系数不变或增加一点点. 检验是联合检验. H0 是所有的解释变量系数为零,

2.可决系数为何要调整

随着解释变量个数的增加而减少，但是由增加解释变量个数引起的可决系数的增大与拟合好坏无关，必须加以调整3.4 可决系数是回归解释变量数的非减函数 也就是说引入的解释变量越多 可决系数可能会更高,但是并不是每个解释变量都有效的. 为了获得更加精简的模型,对引入的解释变量个数进行惩罚. 换而言之,每引入一个解释变量 首先会降低修正可决系数. 如果这个解释变量contribute to explaining被解释变量,那么会增加修正可决系数,可决系数不变或增加一点点.F 检验是联合检验. H0 是所有的解释变量系数为零,

3.可决系数的显著性是通过什么来检验的

是指回归平方和(ESS-explained sum of squares)在总变差(TSS-total sum of squares)中所占的比重。SSR-sum of squares residual)可决系数可以作为综合度量回归模型对样本观测值拟合优度的度量指标。可决系数的计算式:

4.为什么用可决系数能够度量回归方程对样本数据的拟合程度

（1）样本中观察值个数n（2）S.D.dependent var（被解释变量标准差）的值，记为s（3）Sum squared resid（残差项平方和）的值，可决系数=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)] 其他t统计量。

5.计量经济学中 如果eviews 回归的结果中把可决系数和调整的后的可绝系数都去掉，F统计量也去掉，怎么计算？

（1）样本中观察值个数n（2）S.D.dependent var（被解释变量标准差）的值，记为s（3）Sum squared resid（残差项平方和）的值，记为r 则：可决系数=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)] 其他t统计量，，回归标准差调整的可决系数可调整的后的可绝系数=1-(1-R^2)（n-1）/(n-k)F统计量=(n-k)R^2/[(1-R^2)(k-1)] R^2就是可决系数

6.可决系数与调整后的可决系数有什么区别

引入调整后的可决系数，可以解决解释变量个数不同而引起的判定系数对比的困难。

7.怎么样计算可决系数？

sin 52.015°=4.5434，sin∠BAD=1/∠BAD=12.715°。∠ADB=180°－12.715°－52.015°=115.27°，∠ADC=∠ADB－∠BDC=115.27°－61.053°=54.217°∴∠CAD=180°－54.217°－45°=80.783°。