测定系数计算器

线性回归的原理是通过一个或多个自变量来预测因变量。为此,我们正在寻找一个能尽可能适应数据的模型

评估两个变量之间线性关联的强度有多种方法,这个 r 平方计算器就是用于评估的一种工具。

线性回归模型的拟合优度用决定系数或 \(R^2\)来表示,它广泛用于评估线性回归模型的质量。

当然,您不能仅凭 R 或 R^2,您需要 做一个散点图 并看到数据直观地遵循一条直线模式。

这是 r 平方计算器吗？

的确如此。事实上,决定系数的另一个名称是 R 平方 ,它们可以互换使用,尤其是在只有一个因变量（Y）和一个自变量（X）的情况下。 简单线性回归 .

在多元线性回归中,有一个以上的自变量（或预测因子）,情况就比较微妙了,因为 R 平方系数通常称为 多重判定系数 .

另外,众所周知,在多元线性回归中,R 方会 "夸大 "所解释变异的百分比,因此我们更倾向于使用调整 R 方系数。

例如,您可以使用 调整后的 R 平方系数计算器 可直接从样本数据中获取,也可使用此计算器获取 从 R 方 如果您已经有了R 平方。

如何计算确定系数？

大多数情况下,决定系数是通过某种统计软件包计算出来的。但是,使用实际的数学定义有助于对 R 平方进行重要解释。

在数学上,决定系数的计算公式为

\[ R^2 = \frac{SSR}{SST}\]

其中 \(SSR\) 代表回归平方和,\(SST\) 代表总平方和。让我们记住,总变异（\(SST\)）分为解释变异（\(SSR\)）和未解释变异（\(SSE\)）,如下所示：

\[SST = SSR + SSE\]

决定系数代表什么？

判定系数解释 :根据其定义,判定系数只是被解释的变异与总变异的比率。换句话说,决定系数表示因变量中由下列因素解释的变异比例（或百分比 线性回归模型 .

例如,如果决定系数为 \(R^2 = 0.473\),这说明了什么？它表明因变量中 47.3% 的变化可以用相应的线性回归模型来解释。

如何计算给定 r 的判定系数计算器？

这是个简单的任务：如果你有或得到了相关系数 \(r\),你所要做的就是将这个数字平方,计算出 \(r^2\),得到决定系数。

Excel 中的 r 方计算器

你能在 Excel 中计算 R 方吗？答案是：当然可以！您需要使用"=CORREL() "命令计算相关系数 \(r\),然后使用包含相关系数的单元格,例如 "A1",创建一个公式为"=A1^2 "的单元格,以获得 R 平方

R 计算器

r 计算器和 r 平方计算器有关系吗？通常是的。大多数 r 平方计算器首先计算相关系数,然后将其平方,得到 r 平方。

您可以使用该计算器 直接计算 r 使用提供的样本数据。