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R在分散分析中

来源: 365bet开户注册 作者: 365bet体育在线世界 发布时间:2019-02-01
在解释R - sq值时,请考虑以下几点。
如果向模型添加另一个预测变量,则R-sq将始终增加。
例如,五个预测变量的最佳模型R-sq总是高于四个预测变量的最佳模型。
因此,在比较相同尺寸的模型时,R - sq更有效。
如果样本数量很少,我们就无法准确估计响应变量和预测变量之间关系的强度。
如果您需要使R-sq更准确,则需要使用更大的样本(通常超过40)。
R-sq仅是模型近似数据良好性的度量。
即使模型的R平方很高,您也需要检查残差图以确保模型符合模型假设。
R - sq(拟合)是模型解释的响应的百分比变化,并且相对于观察数量调整模型中预测变量的数量。
通过减去均方误差(MSE)与均方和(MSTotal)之比来计算调整后的R平方。
当您想要比较不同数量的预测变量时,使用调整后的R-sq。
即使模型未实际改进,向模型添加预测器也将始终增加R-sq。
调整后的R-sq值包含模型中预测变量的数量,以选择正确的模型。
例如,该公司正在研究影响每个包装中芯片损坏率的因素。
添加预测变量时,会得到以下结果。
第一款车型将生产超过50%的R-sq。
第二个模型本身提高了冷却速度。
调整后的R?Sq增加,这表明冷却速率改善了模型。
提高加工温度的第三种模型提高了R?Sq,但没有提高调整后的R?Sq。
这些结果表明加工温度不会改善模型。
基于这些结果,我们可以考虑消除模型的处理温度。

责任编辑:365bet体育在线世界

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