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判定系数和相关系数的关系

决定系数是相关系数的平方.相关系数(R)表示两个变量的相关性,取值范围为[-1,1].-1代表完全负相关,1代表完全正相关,0代表两个变量不相关.决定系数(R^2)表示函数的拟合优度,取值范围为[0,1].越接近1表明函数的拟合效果越好.

相关系数的平方等于判定系数.其中相关系数的符号与X的参数相同.

你说的决定系数国外的教材翻译成判定系数~类似于r^2的概念 那对应的相关系数就是r了~,两者之间的换算关系就简单明了了吧~ 另外,相关系数是仅被用来描述两个变量之间的线性关系的,但判定系数的适用范围更广,可以用于描述非线性或者有两个及两个以上自变量的相关关系~

spss pearson相关系数r的平方 就是 判定系数r^2

判定系数也叫拟合优度、可决系数.表达式是 该统计量越接近于1,模型的拟合优度越高. 问题:在应用过程中发现,如果在模型中增加一个解释变量, R2往往增大 这就给人一个错觉:要使得模型拟合得好,只要增加解释变量即可. 但

直线回归系数与相关系数的区别: 1.资料要求上 回归只要求Y服从正态分布,对X可以不要求;相关要求两变量均服从正态分布. 2.应用上 说明两变量间依存变化的数量关系用回归;说明两变量间的相关关系用相关. 3.意义上 回归系数b表示

在一元回归分析中,自变量和因变量的相关系数的平方就是回归方程的判断系数.(南心网 心理学SPSS回归分析)

相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的.一般来说,取绝对值后,0-0.09为没有相关性,0.3-弱,0.1-0.3为弱相关,0.3-0.5为中等相关,0.5-1.0为强相关.但是,往往你还需要做显著性差异检验,即t-test,来检验两组数据是否显著相关,这在SPSS里面会自动为你计算的.样本书越是大,需要达到显著性相关的相关系数就会越小.所以这关系到你的样本大小,如果你的样本很大,比如说超过300,往往分析出来的相关系数比较低,比如0.2,因为你样本量的增大造成了差异的增大,但显著性检验却认为这是极其显著的相关.一般来说,我们判断强弱主要看显著性,而非相关系数本身.但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据.

回归系数b乘以X和Y变量的标准差之比结果为相关系数r.即b*σx/σy=r

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