回归结果r2很小,回归r2太低怎么解释

线性回归中r2怎么判断有没有意义 2023-12-20 10:00 906 墨鱼

线性回归中r2怎么判断有没有意义

回归结果r2很小,回归r2太低怎么解释

回归结果r2很小,回归r2太低怎么解释

回归分析的R2反映了模型中自变量对因变量的联合解释力（explanatorypower）。因为R2取值从0到1并且可以转换成百分比，非常直观，所以很多非OLS回归（logistic或logl）在回归分析中，希望回归模型有显着的变量并产生高的R2值。小P值/高值的组合R2表明预测值的变化与因变量的变化相关，并且您的模型解释了一些响应变异性。这种组合似乎是在一起的

在对微型企业影响因素的分析中，找到了很多指标变量，但其中2个回归值很小，几乎小于0.01。但是在控制行业，可以尝试找到其他相关变量进行多元回归。如果不做预测，所使用的模型不需要太大。注意2并关注自变量的显着性。

R^2过小，表明您选择的解释变量解释力不足，并且错误项中可能包含其他重要变量。尝试寻找多元回归的其他相关变量添加更多相关变量如果您在R中进行单变量线性回归并且p值显着（低于所选的显着性水平），但R平方值很小

在SPSS回归分析中，由于拟合方法不合适，拟合R2=0.068的优度很小，因此可以直接替换另一种方法来解决问题。具体步骤与您的具有统计意义。对于回归分析的结果，我们首先需要看R的值和方差分析的sig值。通常R表示自变量占因变量的百分比，最大值为1。当R1时，意味着因变量可以完全由自变量解释，所以当然，

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