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標(biāo)準(zhǔn)曲線中r2怎么計算 SPSS回歸分析中擬合優(yōu)度R2=0.068很小怎么解決?

SPSS回歸分析中擬合優(yōu)度R2=0.068很小怎么解決?R吸吮很小,說明模型解釋力不強,可能是:1、忽略重要變量,請重新分析因變量的影響因素;2與自變量之間存在共線關(guān)系,注銷因變量的影響。建議看一個變

SPSS回歸分析中擬合優(yōu)度R2=0.068很小怎么解決?

R吸吮很小,說明模型解釋力不強,可能是:

1、忽略重要變量,請重新分析因變量的影響因素;

2與自變量之間存在共線關(guān)系,注銷因變量的影響。建議看一個變量的T值,并加以消除。然后,用逐步回歸的方法來分析哪個自變量降低了整個模型的擬合優(yōu)度。

3. 不僅要看r2,還要看adjr24和F檢驗。F檢驗是顯著的,但r2太低,仍然不能說明方程是無效的。增大樣本量可以使r2增大。

回歸r2是什么意思?

回歸分析中有R2和R2(adj)

R2=1-sserror/sstotal

R2(adj)=1-(sserror/(n-p))/(sstotal/(n-1)),n為總項數(shù),p為回歸方程中的項數(shù)。

兩個值越接近越好。兩個值越大越好。回歸越大越好。