可决系数和判定系数,判定系数r2的取值范围

可决系数和判定系数,判定系数r2的取值范围

判定系数( coefficient of determination),又称可决系数、决定系数，该指标是建立在对总离差平方和进行分解的基础之上的，用来说明回归方程对观测数据拟合程度判定系数也叫拟合优度、可决系数，它是说明模型对样本数据的近似程度。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。在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量

在MATLAB中，计算回归问题的拟合优度(或判定系数)可用[B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)指令，其中的STATS的第一个返回值即为R2。一般来说，R2在0到1的闭区间上取值，但在实判定系数(coefficient of determination),也叫可决系数或决定系数，是指在线性回归中，回归平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数的平方。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的

以下内容关于《可决系数为多少才算好》的解答。1.可决系数是模型解释的变差和总变差的比，取值在0到1之间，可决系数越大，说明模型解释的变差占总变差的比例越高，判定系数，判定系数也叫确定系数或可决系数，是在线性回归中，回归平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数的平方。判定系数达到多少为宜，没有一个统一的

?ω? 2.可决系数(判定系数、决定系数)(1)可决系数：回归平方和在总平方和中所占的比例(2)用来衡量X与Y 的关系密切程度以及回归直线的代表性好坏。3)对于一元线性回拟合优度（或称判定系数、决定系数）  判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对应变量的联合的影响程度，不说明模型中单个解释变量的影响程度。对时间序列数据，判定系

SSE(和方差、误差平方和):The sum of squares due to error MSE(均方差、方差):Mean squared error RMSE(均方根、标准差):Root mean squared error R-square(相关系数：又叫简单相关系数或线性相关系数，一般用字母r表示，用来度量两个变量间的线性关系。公式：相关指数：又叫可决系数、决定系数、判定系数、测定系数、可决指数，一般用R²表示，