R-Squared详细介绍

R-Squared是一种用于衡量回归模型拟合优度的统计量，它表示因变量的变异中可以被自变量解释的比例。R-Squared的取值范围在到1之间，值越接近1表示模型的拟合效果越好。R-Squared的计算公式为：1 - (残差平方和 / 总平方和)。

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。

可以使用拟合优度指标（如R-squared、调整R-squared、均方根误差等）来评估模型的拟合程度

是的，拟合优度指标是评估模型拟合程度的常用方法之一。在MATLAB中，你可以使用一些函数来计算和评估这些指标。

1. R-squared（决定系数）：表示模型解释变量对因变量变异的百分比。在MATLAB中，可以使用regress()函数计算R-squared。示例如下：

[R2,~,~,~,~] = regress(y, X);

其中，y是因变量，X是自变量矩阵。R2即为计算得到的R-squared值。

2. 调整R-squared（调整决定系数）：在R-squared的基础上考虑了模型自由度的惩罚项，可以更准确地评估模型的拟合程度。在MATLAB中，可以使用fitlm()函数计算调整R-squared。示例如下：

mdl = fitlm(X, y);
adjR2 = mdl.Rsquared.Adjusted;

其中，X是自变量矩阵，y是因变量。adjR2即为计算得到的调整R-squared值。

3. 均方根误差（RMSE）：表示模型预测值与实际值之间的差异的标准差。在MATLAB中，可以使用sqrt()和mean()函数来计算均方根误差。示例如下：

y_pred = predict(mdl, X);
rmse = sqrt(mean((y - y_pred).^2));

其中，X是自变量矩阵，y是因变量，mdl是拟合的线性回归模型对象。rmse即为计算得到的均方根误差值。

这些指标可以帮助你评估模型的拟合程度和预测性能。根据具体情况选择适合的指标进行评估。