TAG：决定系数

判决系数（也叫可决系数或决定系数）是线性回归中用来度量因变量变异中可由自变量解释部分所占比例的统计量。它等于回归平方和与总离差平方和之比，其数值等于相关系数的平方。 在简单线性回归中，判决系数可以表示为： r^2 = ∑(^Yi - Y)^2 / ∑(Yi - Y)^2 其中，^Yi是样本回归线上的观测值，Y是样本观测值的平均值，∑是总和，^2是平方。 然而，在加入其他回归自变量后，决定系数相应地变为多重相关系数的平方。 需要注意的是...

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计算公式为:\bf R^2 = SSR/SSE \tag 决定系数（coefficient ofdetermination），有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。 决定系数反应了y的波动有多少百分⽐能被x的波动所描述，即表征依变数Y的变异中有多少百分⽐，可由控制的⾃变数X来解释...

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可决系数，亦称测定系数、决定系数、可决指数。与复相关系数类似的，表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标，一般用符号“R”表示，可定 义为已被模式中全部自变量说明的自变量的变差对自变量总变差的比值...

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R2，也称为决定系数，是一种用来评估回归模型拟合优度的指标，其计算公式如下： R2 = 1 - (SSE / SST) 其中，SSE 为残差平方和，SST 为总平方和。 残差平方和 SSE 表示模型中观测值与模型预测值之间的误差，计算公式为： SSE = Σ(yi - ŷi)2 其中，yi 表示实际观测值，ŷi 表示模型预测值。 总平方和 SST 表示观测值与其平均值之间的偏差总和，计算公式为： SST = Σ(yi - ȳ)2 其中，ȳ 表示观测值的平均值。 当 R2 的值接近于 1 时...

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