R-squared: 0.374说明什么
时间: 2024-02-14 14:07:02 浏览: 30
R-squared (R²) 是一种统计量,用于描述一个回归模型对数据的拟合程度,其值介于 0 和 1 之间。 R² 为 0 表示回归模型无法解释目标变量的方差,而 R² 为 1 则表示回归模型完美地解释了目标变量的方差。在这种情况下,R²的值为 0.374 表示回归模型能够解释目标变量方差的37.4%,但还有一定的误差未被解释。因此,这个值越接近1,表示模型对数据的拟合程度越好。
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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。
OLS Regression Results Dep. Variable: count R-squared: 0.156 Model: OLS Adj. R-squared: 0.156 Method: Least Squares F-statistic: 2006. Date: Sat, 03 Jun 2023 Prob (F-statistic): 0.00 Time: 13:53:24 Log-Likelihood: -71125. No. Observations: 10886 AIC: 1.423e+05 Df Residuals: 10884 BIC: 1.423e+05 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust coef std err t P>|t| [0.025 0.975] const 6.0462 4.439 1.362 0.173 -2.656 14.748 temp 9.1705 0.205 44.783 0.000 8.769 9.572 Omnibus: 1871.687 Durbin-Watson: 0.369 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3221.966 Skew: 1.123 Prob(JB): 0.00 Kurtosis: 4.434 Cond. No. 60.4请帮我详细分析这个表格,并对模型做出详细的解释frmse为161.62822792768694,l为161.62822792768694
这是一个线性回归模型的结果表格。该模型的因变量为 count,自变量为 temp。下面是对表格中的各项进行解释:
- Dep. Variable: count:指定了模型的因变量为 count。
- R-squared: 0.156:决定系数 R-squared 为 0.156,表示自变量 temp 可解释因变量 count 的 15.6% 的方差。
- Model: OLS:模型采用最小二乘法(OLS)进行估计。
- Adj. R-squared: 0.156:校正后的决定系数为 0.156,表示模型已经考虑了自变量的个数和样本量对 R-squared 的影响。
- Method: Least Squares:估计方法为最小二乘法。
- F-statistic: 2006.00:F 统计量为 2006.00,用于检验自变量 temp 是否显著影响因变量 count,P 值为 0.00,表明自变量显著影响因变量。
- Prob (F-statistic): 0.00:P 值为 0.00,表明自变量显著影响因变量。
- Time: 13:53:24:模型估计的时间为 13:53:24。
- Log-Likelihood: -71125:对数似然值为 -71125,用于衡量模型的拟合程度。
- No. Observations: 10886:样本量为 10886。
- AIC: 1.423e+05:信息准则 AIC 为 1.423e+05,用于比较模型的优劣性。
- Df Residuals: 10884:剩余自由度为 10884。
- BIC: 1.423e+05:贝叶斯信息准则 BIC 为 1.423e+05,用于比较模型的优劣性。
- Df Model: 1:模型自由度为 1。
- Covariance Type: nonrobust:协方差类型为非鲁棒型,即不考虑异常值对模型的影响。
- coef:系数估计值。
- std err:系数估计值的标准误差。
- t:t 统计量的值。
- P>|t|:t 统计量的 P 值,用于检验系数是否显著。
- [0.025 0.975]:系数估计值的置信区间。
模型的 RMSE(均方根误差)为 161.63,表示模型的平均预测误差为 161.63。同时,l 的值也为 161.63,可能是你在表格中标注的一个符号。但是,我并不清楚它的含义和作用。希望我的解释能对你有所帮助。