回归方程的拟合优度

在多元回归中,自变量增加会使R平方扩大,为避免高估R平方,用调整的多重判定系数:

adjusted multiple coefficient of determination, 记作R_a平方

R_a_square=1-(1-R**2)*((n-1)/(n-k-1))

python 编码

# adjusted multiple coefficient of determination调整的多重判定系数
def R_a_square(r,n,k):
#n 为样本数, k为自变量参数

r_a_suare=1-(1-r**2)*((n-1)*1.0/(n-k-1))#注意除法一定要添加浮点数,否则运算出错
return r_a_suare

时间: 2024-10-10 20:17:57

回归方程的拟合优度的相关文章

统计学第七版贾俊平课后答案

统计学第七版课后习题答案贾俊平 目录: 第1章导论统计学第七版贾俊平课后答案 统计学第七版贾俊平答案1.1统计及其应用领域 1.2统计数据的类型统计学第七版课后答案贾俊平 1.3统计中的几个基本概念 思考与练习 第2章数据的搜集 2.1数据的来源 2.2调查方法 2.3实验方法 2.4数据的误差 思考与练习 第3章数据的图表展示 3.1数据的预处理 3.2品质数据的整理与展示 3.3数值型数据的整理与展示 3.4合理使用图表 思考与练习 第4章数据的概括性度量 4.1集中趋势的度量 4.2离散程

从统计学看线性回归(2)——一元线性回归方程的显著性检验

一.σ2 的估计 因为假设检验以及构造与回归模型有关的区间估计都需要σ2的估计量,所以先对σ2作估计. 通过残差平方和(误差平方和)             (1) 又∵                                (2) ∴                                                        (3) 其中 为响应变量观测值的校正平方和.残差平方和有n-2 个自由度,因为两个自由度与得到的估计值与相关.                

最详细的基于R语言的Logistic Regression(Logistic回归)源码,包括拟合优度,Recall,Precision的计算

这篇日志也确实是有感而发,我对R不熟悉,但实验需要,所以简单学了一下.发现无论是网上无数的教程,还是书本上的示例,在讲Logistic Regression的时候就是给一个简单的函数及输出结果说明.从来都没有讲清楚几件事情: 1. 怎样用训练数据训练模型,然后在测试数据上进行验证(测试数据和训练数据可能有重合)? 2. 怎样计算预测的效果,也就是计算Recall,Precision,F-measure等值? 3. 怎样计算Nagelkerke拟合优度等评价指标? 发现这些书本和一些写博客的朋友,

R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验

原文链接:http://tecdat.cn/?p=6166 在依赖模型得出结论或预测未来结果之前,我们应尽可能检查我们假设的模型是否正确指定.也就是说,数据不会与模型所做的假设冲突.对于二元结果,逻辑回归是最流行的建模方法.在这篇文章中,我们将看一下 Hosmer-Lemeshow逻辑回归的拟合优度检验. Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 Hosmer-Lemeshow拟合优度检验是基于根据预测的概率或风险将样本分开.具体而言,基于估计的参数值,对于样本中的每个观察,基于每个观察的协变

【Math】拟合优度

https://blog.csdn.net/ytdxyhz/article/details/51730995 https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/79022532 原文地址:https://www.cnblogs.com/colipso/p/12293789.html

线性模型(3)——多重线性回归模型

前面介绍了简单线性回归模型,接下来讲多重线性回归模型. 简单线性回归是针对一个因变量和一个自变量之间的线性回归关系,而多重线性回归是指一个因变量和多个自变量之间的线性回归关系.相对于简单线性回归,多重线性回归更具有实际意义,因为在实际生活中,多因素相互作用非常普遍,同时对因变量造成影响的往往不止一个自变量. 多重线性回归主要解决的问题是1.估计自变量与因变量之间的线性关系(估计回归方程)2.确定哪些自变量对因变量有影响(影响因素分析)3.确定哪个自变量对因变量最影响最大,哪个最小(自变量重要性分

《女士品茶》与统计检验

在2008年参加国家统计局举办的建模大赛期间,书店书架上的<女士品茶(The Lady Tasting Tea)――20世纪统计怎样变革了科学>引起了我们的关注,<女士品茶>书名一改以往统计类书籍的枯燥和灰暗,新意盎然.匆匆翻过后,便买下了.<女士品茶>并不是一本女性读物,也不是一本专门讲茶的读物,而是一本20世纪统计发展史的科普读物,留心一下本书的副标题就可以知道这一点.为什么作者取了这么个名字?其巧妙的构思令人赞叹,原来“女士品茶”是一个统计发展史上非常有名的统计实

SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析

多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程 为: 毫无疑问,多元线性回归方程应该为: 上图中的 x1,  x2, xp分别代表"自变量"Xp截止,代表有P个自变量,如果有"N组样本,那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示: 那么,多元线性回归方程矩阵形式为: 其中: 代表随机误差, 其中随机误差分为:可解释的误差 和 不可解释的误差,随机误差必须满足以下四个条件,

例解回归分析笔记(1-4章)

这本<例解回归分析第5版>属于统计学精品译丛系列,这个系列的书都非常不错,以下是该书的阅读笔记 一.回归分析的步骤 1.问题陈述是指明确要分析研究的问题 2.选择相关变量选择用于解释因变量的自变量 3.收集数据收集的数据按照取值情况可以分为定量数据或定性数据,如果所有的自变量均为定性数据,此时的回归分析就是方差分析,如果自变量既有定性变量也有定量变量,此时的回归分析称为协方差分析 4.模型设定根据专业知识假定一个模型的形式,模型可以分为线性和非线性,有些非线性模型通过变量变换可以转化为线性模型