R方值越大,说明什么?

发布网友发布时间：2024-03-15 17:31

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热心网友时间：2024-07-24 07:00

在用SPSS做一个线性回归分析，结果如图，R方很低，但是显著性都还可以。问题是这个模型预测效果很差。

R方测度了回归直线对观测数据的拟合程度，如果说所有的观测点都落在直线上，则SSE=0，此时R方=1,拟合是完全的，如果y的变化与X无关，则SSR=0，也就是 R方=0，所以可以得到R方的取值范围在【0,1】，同时根据计算公式，也可以得到，R方越接近1说明SSR占SST的占比越大，也就是说明模型拟合越好，反之，如果R方越接近1，说明SSR占SST的占比越小，被解释部分越少，模型拟合越差。

一般在线性回归模型中，如果R方值为0.25，则说明这只能解释模型总变差的25％，但是在模型中研究者更多会关注自变量对因变量是否有影响，R方只是简单的输出说明。

R方可以自己计算也可以借助数据分析工具进行输出，这里利用SPSSAU举例进行说明。

从结果可以看出，不良贷款（亿元）会对本年累计应收贷款（亿元）产生显著的正向影响关系。贷款项目个数（个）并不会对本年累计应收贷款（亿元）产生影响关系。并且模型R方值为0.556，意味着不良贷款（亿元）,贷款项目个数（个）可以解释本年累计应收贷款（亿元）的55.6%变化原因。

热心网友时间：2024-07-24 07:01

R方（拟合优度）是一种用于评估回归模型拟合程度的统计指标，取值范围从0到1，值越大表示模型对观测数据的拟合程度越好。
具体来说，R方是由残差平方和与总变差之比计算得到的。总变差是所有观测值与其均值的差值的平方和，残差平方和是预测值与实际观测值之间差异的平方和。因此，R方越大，说明模型拟合的数据点越接近真实值，预测效果越好。如果R方等于1，则表示该模型完美地拟合了数据，即预测值与真实值完全一致。