1樓：茶世
r方為決定係數，即擬合模型所能解釋的因變數的變化百分比。例如，r方＝0．810，說明擬合方程能銷公升解釋因變數變化的81％，不能解釋的19％。
f是方差檢驗，整個模型的全域性檢驗，看擬合方程是否有意義。
t值是對每個自變數進行乙個接乙個的檢驗（logistic迴歸），看其beta值，即迴歸係數是否有意義。
f和t的顯著性均為0．05，迴歸分析在科學研究領域是最常用的統計方法。《spss迴歸分析》介紹了一些基本的統計方法，例如，相關、迴歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序回明哪歸和生存分析（壽命表法、kaplan－meier法以及cox迴歸）。
spss是世界上最早的統計分析軟體。1968年，史丹福大學的三位研究生normanh．nie，c．hadlai（tex）hull和daleh．bent成功地進行了研究和開發。同時成立了spss公司。
2樓：網友
r方計算公式如下：
計算公式的解讀如下：
<>左邊稱為總平方和sst，它可以分解為兩部分紅色部分指的是各實際觀測點與迴歸值的殘差平方和，它是指除了x對y的線性影響之外的其它因素引起的y的變化部分，是不能用迴歸直線來解釋yi的變差部分。所以稱為殘差平方和，拆鋒簡稱sse。而，綠色部分可以看作是由於自變數 x 的變化引起的y的變化部分，是可以用迴歸直線來解釋yi的變差部分。
簡稱ssr。所以。
所以對於模型來講肯定是能用迴歸直線解釋的變差部分越大越好，也就是說明ssr佔sst的比例越大，解釋越多，同時也可以說明直線擬合的越好扮御絕，所以我們引出乙個指標r方，迴歸平方和佔總平方和的比例，即為r方。計算公式為：
r方的舉例：
r方可以自己計廳姿算也可以藉助資料分析工具進行輸出，這裡利用spssau舉例進行說明。
從結果可以看出，不良貸款（億元）會對本年累計應收貸款（億元）產生顯著的正向影響關係。貸款專案個數（個）並不會對本年累計應收貸款（億元）產生影響關係。並且模型r方值為，意味著不良貸款（億元）,貸款專案個數（個）可以解釋本年累計應收貸款（億元）的變化原因。
r方的意義是什麼？
3樓：汽車解說員小達人
意義：迴歸平方和在總平方和中所佔的百分比，數值越大，模型**效果越好。
其中：sst=ssr+sse，sst(total sum of squares)為總平方和，ssr(regression sum of squares)為迴歸平方和，sse(error sum of squares) 為殘差平方和。
迴歸平方和散蘆：ssr(sum of squares forregression) =ess (explained sum of squares)。
殘差平方和：sse（sum of squares for error） =rss(residual sum of squares)。
總離差平方和：sst(sum of squares fortotal) =tss(total sum of squares)。
sse+ssr=sst rss+ess=tss。
r²衡量的是迴歸方程。
整體的擬合度，是表達因變數。
與所有自變芹蘆量。
之間的總體關係。r²等於迴歸平方和在總平方和中所佔的比率，即迴歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比（在matlab中，r²=1-"迴歸平方和在總平方和中所佔的比率"）。
實際值與平均值。
的總誤差中，迴歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關係。因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度。
剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度。
統計上定義剩餘誤差除以自由度。
n–2所得之商的平方根。
為估計標準誤。為迴歸模型。
擬合優度的判斷和評價指標嫌掘帶，估計標準誤顯然不如判定係數r²。
r方的意義是什麼？
4樓：民生無小事
spss中，r指的是復相關係數，r^2用於反映迴歸方程能夠解釋的方差佔因變數方差的百分比。
存在乙個自變數和乙個因變數：相關係數一般用r表示，相關係數的含義是自變數與因變數波動的相關程度，有方向和大小。
spss中其他指標的含義：
f是對迴歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準。
r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述，一般以調整後的r方更準確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為。
t是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗，具體是否顯著仍然看後面的p值，若p值＜，說明該自變數的影響顯著。
r方的意義是什麼?
5樓：旅遊小幫手一齊
r²是指擬合優度，是迴歸直線對觀測值的擬合程度。
表示式：r2=ssr/sst=1-sse/sst
其中：sst=ssr+sse，sst(total sum of squares)為總平方和，ssr(regression sum of squares)為迴歸平方和，sse(error sum of squares) 為殘差平方和。
迴歸平方和：ssr(sum of squares forregression) =ess (explained sum of squares)
殘差平方和：sse（sum of squares for error） =rss(residual sum of squares)
總離差平方和：sst(sum of squares fortotal) =tss(total sum of squares)
sse+ssr=sst rss+ess=tss
r方的統計學。
在統計學中對變數進行線行迴歸分析，採用最小二乘法進行引數估計時，r平方為迴歸平方和與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由迴歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好。
模型越精確，迴歸效果越顯著。r平方介於0~1之間，越接近1，迴歸擬合效果越好，一般認為超過的模型擬合優度比較高。
r方的意義是什麼?
6樓：98聊教育
r平方值意義是趨勢線擬合程度的指標，它的數值大小可以反映趨勢線的估計值與對應的實際資料之間的擬合程度，擬合程度越高，趨勢線的可靠性就越高。
r平方值是取值範圍在0～1之間的數值，當趨勢線的 r 平方值等於鬧啟液 1 或接近 1 時，其可靠性最高，反之則可靠性較低。
相關度量風險
在迴歸計算公司beta的同時會得到另乙個百分比資料，統計學家稱其為「r平方」，它的經濟含義就是系統風險。
對總風險的解釋度，或者說是系統風險在總風險中所佔的比重。
r平方越大的**，系統風險所佔的比重越大，個別風險所佔的比重越小——用更通俗的說法：該**與**的聯動性更強，指數上公升，****。
也會上公升旁返，但具體上公升幅度則可大可小，由beta值決定液物。
r方的意義是什麼？
7樓：楊老師秒懂課堂
r²是指擬合優度。
是迴歸直線對觀測值的擬合程度。
表示式。r2=ssr/sst=1-sse/sst
其中：sst=ssr+sse，sst(total sum of squares)為總平方和，ssr(regression sum of squares)為迴歸平方和，sse(error sum of squares) 為殘差平方和。
迴歸平方和：ssr(sum of squares forregression) =ess (explained sum of squares)
殘差平方和：sse（sum of squares for error） =rss(residual sum of squares)
總離差平方和：sst(sum of squares fortotal) =tss(total sum of squares)
sse+ssr=sst rss+ess=tss
在統計學中對變數進行線行迴歸分析，採用最小二乘法。
進行引數估計。
時，r平方為迴歸平方和與總離差平方和的比值敬孫，表示總離差平方和中可以由迴歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好。
模型越精確，迴歸效果越顯著。r平方介於0~1之間，越接近1，迴歸擬合效果越州梁好，一般認為超過的模型擬合優亮跡鏈度比較高。
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