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

如题所述

百度百科【可决系数】 
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。可决系数越大,自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。可决系数的取值范围在0到1之间,它是一个非负统计量。随着抽样的不同而不同,既是随样本而变动的统计量。   
可决系数有如下特点:   
1.可决系数是非负的统计量   
2.可决系数的取值范围:0<=R^2<=1   
3.可决系数是样本观测值的函数,可决系数R^2是随机抽样而变动的随机变量。为此,对可决系数的统计可靠性也应进行检验。
如果样本回归线对样本观测值拟合程度越好,各样本观测点与回归线靠得越近,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;反之,拟合程度越差,相差越大。   
可决系数的计算式: 回归平方和(ESS)在总变差(TSS)中所占的比重称为可决系数,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。可决系数越大,说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大,模型拟合优度越好。反之可决系数小,说明模型对样本观测值的拟合程度越差。
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