adj r-squared
时间: 2023-08-20 12:02:16 浏览: 81
adj r-squared是一个回归模型的衡量指标,用于衡量模型对于观测数据的拟合程度。
adj r-squared的全称是adjusted R-squared,是R-squared的一种校正值。R-squared是解释变量对于因变量的解释程度的度量。它的取值范围从0到1,越接近1表示模型对观测数据的拟合程度越好,反之则拟合程度较弱。
但是R-squared有一个缺点,即它会随着解释变量的增加而增加,即使增加的解释变量对模型没有真正的贡献。为了避免这个问题,adj r-squared在计算R-squared值时考虑了解释变量的数量。
adj r-squared通过惩罚额外的解释变量,调整了R-squared的值。它通过考虑解释变量的数量和样本量来对模型的拟合程度进行校正。
adj r-squared的取值范围也是从0到1,越接近1表示模型对观测数据的拟合程度越好,相对于R-squared更为准确。
总之,adj r-squared是一个更加准确的模型拟合度量指标,考虑了解释变量的数量对模型的影响,可以用来评估回归模型的拟合程度。
相关问题
R-squared: 0.255 Model: OLS Adj. R-squared: 0.255是什么意思
这是一个线性回归模型的统计指标,R-squared也称为确定系数,它表示因变量的方差能被自变量解释的比例。在这个模型中,R-squared的值为0.255,意味着自变量可以解释因变量25.5%的方差。同时,Adj. R-squared是调整后的R-squared,它考虑了自变量的数量和样本量,可以更好地反映模型的拟合程度。在这个模型中,Adj. R-squared的值也为0.255。
Dep. Variable: y R-squared: 0.000 Mean Model: Constant Mean Adj. R-squared: 0.000 Vol Model: GARCH Log-Likelihood: 52769.5 Distribution: Normal AIC: -105531. Method: Maximum Likelihood BIC: -105502. No. Observations: 9999 Date: Sun, Jun 04 2023 Df Residuals: 9998 Time: 15:24:01 Df Model: 1 Mean Model
这个summary显示了一个GARCH模型的拟合结果。其中,Dep. Variable表示因变量,即建模的时间序列;R-squared和Adj. R-squared表示模型的拟合优度,这里都是0,说明模型并没有解释时间序列的变化;Vol Model表示波动率模型,这里使用的是GARCH模型;Log-Likelihood表示对数似然函数值,用来评估模型的拟合程度;Distribution表示残差的分布假设,这里是正态分布;AIC和BIC分别表示赤池信息准则和贝叶斯信息准则,用来比较不同模型的拟合优度,值越小说明模型拟合越好;Method表示模型的估计方法,这里是最大似然估计;No. Observations表示样本观测值的数量;Df Residuals表示残差的自由度;Df Model表示模型参数的自由度;Mean Model表示均值模型,这里是常数均值模型。