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1 # lfoyg17150
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2 # 使用者8852944140293
R2係數是一個重要的判定指標,公式為 。從公式中可以看出,判定係數等於迴歸平方和在總平方和總所佔的比率,即迴歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比。如果R2=0.775,說明變數y的變異性中有77.5%是由自變數x引起的;如果R2=1,表示所有的觀測點全部落在迴歸直線上;如果R2=0,則表示自變數與因變數無線性關係。
估計標準誤差
實際值與平均值的總誤差中,迴歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關係。因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度,剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度。統計上定義剩餘誤差除以自由度n – 2所得之商的平方根為估計標準誤。:
其公式為
(5.10)
式中: 為估計標準誤差,n-2是自由度。
在迴歸分析中,估計標準誤差越小,表明實際值越緊靠估計值,迴歸模型擬合優度越好;反之,估計標準誤差越大,則說明實際值對估計值越分散,迴歸模型擬合越差。
實際工作中也可用下列簡捷公式 (5.11)
以例題2計算:
(萬元) 或
作為迴歸模型擬合優度的判斷和評價指標,估計標準誤顯然不如判定係數r2. r2 是無量綱係數,有確定的取值範圍 (0—1),便於對不同資料迴歸模型擬合優度進行比較;而估計標準誤差是有計量單位的,又沒有確定的取值範圍,不便於對不同資料迴歸模型擬合優度進行比較。
但是,估計標準誤差在迴歸分析中仍然是一個重要的指標,因為它還是用自變數估計因變數時確定置信區間的尺度,用X對Y進行估計的置信區間為:
(5.12)
因此,可以推斷有68.27%的Y落在Y±1SXY以內,有95.45%的Y落在Y±2SXY以內,有99.73%的Y落在Y±3SXY以內。這是在大樣本條件下的區間估計。如果樣本n
(5.13)
其中ta/2(n-2)可查 t 分佈表得到,X0為給定的自變數的某一數值。
如例2中: X0=8萬件 Y0=150.51萬元 SXY =9.77 X=5.04; 當a=0.05時,即以95%的置信度估計,查 t 表得 t0。025(5-2)=3.1824 。則Y的置信區間為:
也即當產量為8萬件時,有95%的把握估計生產成本在107.23 ——193.79萬元之間。
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R2係數是一個重要的判定指標,公式為 。從公式中可以看出,判定係數等於迴歸平方和在總平方和總所佔的比率,即迴歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比。如果R2=0.775,說明變數y的變異性中有77.5%是由自變數x引起的;如果R2=1,表示所有的觀測點全部落在迴歸直線上;如果R2=0,則表示自變數與因變數無線性關係。 估計標準誤差 實際值與平均值的總誤差中,迴歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關係。因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度,剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度。統計上定義剩餘誤差除以自由度n – 2所得之商的平方根為估計標準誤。: 其公式為 (5.10) 式中: 為估計標準誤差,n-2是自由度。 在迴歸分析中,估計標準誤差越小,表明實際值越緊靠估計值,迴歸模型擬合優度越好;反之,估計標準誤差越大,則說明實際值對估計值越分散,迴歸模型擬合越差。 實際工作中也可用下列簡捷公式 (5.11) 以例題2計算: (萬元) 或 作為迴歸模型擬合優度的判斷和評價指標,估計標準誤顯然不如判定係數r2. r2 是無量綱係數,有確定的取值範圍 (0—1),便於對不同資料迴歸模型擬合優度進行比較;而估計標準誤差是有計量單位的,又沒有確定的取值範圍,不便於對不同資料迴歸模型擬合優度進行比較。 但是,估計標準誤差在迴歸分析中仍然是一個重要的指標,因為它還是用自變數估計因變數時確定置信區間的尺度,用X對Y進行估計的置信區間為: (5.12) 因此,可以推斷有68.27%的Y落在Y±1SXY以內,有95.45%的Y落在Y±2SXY以內,有99.73%的Y落在Y±3SXY以內。這是在大樣本條件下的區間估計。如果樣本n