如何计算文本的相似度系数?
发布网友
发布时间：2023-05-08 23:56
共1个回答
热心网友
时间：2024-03-05 18:01
系数公式r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]。
要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。年龄增加1个单位，文档的质量就下降1020986个单位，表明年长的人对文档质量的评价会更低。
这个变量相应的t值是－2.10，绝对值大于2，p值也＜0.05，所以是显著的。
公式介绍：
表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST。
其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总平方和，SSR(regression sum of squares)为回归平方和，SSE(error sum of squares)为残差平方和。
回归平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares)。
残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error）= RSS(resial sum of squares)。
总离差平方和：SST(Sum of Squares fortotal) = TSS(total sum of squares)。
热心网友
时间：2024-03-05 18:02
系数公式r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]。
要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。年龄增加1个单位，文档的质量就下降1020986个单位，表明年长的人对文档质量的评价会更低。
这个变量相应的t值是－2.10，绝对值大于2，p值也＜0.05，所以是显著的。
公式介绍：
表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST。
其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总平方和，SSR(regression sum of squares)为回归平方和，SSE(error sum of squares)为残差平方和。
回归平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares)。
残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error）= RSS(resial sum of squares)。
总离差平方和：SST(Sum of Squares fortotal) = TSS(total sum of squares)。
