R-squared: 0.255 Model: OLS Adj. R-squared: 0.255是什么意思
时间: 2024-02-10 09:07:30 浏览: 30
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。
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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。
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。