线性回归调整后R方为多少时，代表模型拟合效果比较好

R方（决定系数）的取值范围在0到1之间，代表了模型对实际数据的拟合程度。当R方接近1时，说明模型对实际数据的拟合程度较好，可以认为模型的预测结果比较可靠；当R方接近0时，说明模型对实际数据的拟合程度较差，模型的预测结果可能不太可靠。通常，当R方大于0.7或0.8时，我们认为模型的拟合效果比较好。但是，具体的标准要视情况而定，不同的研究领域和实际应用场景可能有不同的标准。

相关问题

线性回归调整后R方为多少时，效果还不错呢？？

一般来说，线性回归调整后R方的值越接近1，说明模型的拟合效果越好。但是这个值并没有一个明确的标准来衡量“效果还不错”，因为这个评价标准会因为具体问题而有所差别。在实际应用中，我们可以通过比较不同模型的R方值来选择最优的模型。同时，我们也可以结合其他指标（如均方误差、平均绝对误差等）来综合评估模型的性能。

再进行多元线性回归分析检验时，R方为负数，

在多元线性回归分析中，R方（决定系数）的取值范围在0到1之间，表示模型对样本数据的拟合程度。R方越接近1，说明模型对数据的拟合越好，反之则拟合效果较差。但是R方为负数是不合理的，这通常表示模型的表现非常差，甚至比直接猜测还要差。

一个可能的原因是，模型中的自变量之间存在多重共线性，即自变量之间存在高度相关性，导致模型无法正确地估计自变量对因变量的影响。此时，应该通过检查自变量之间的相关性，并考虑对自变量进行降维或删除某些自变量来解决共线性问题。

另外，可能还存在其他问题，例如数据处理或模型选择等方面的错误，需要仔细检查。建议逐步排查可能的问题，保证数据和模型的正确性。