估计标准误差syx |
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匿名用户 1级 2014-11-26 回答 R2系数是一个重要的判定指标,公式为 。从公式中可以看出,判定系数等于回归平方和在总平方和总所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。如果R2=0.775,说明变量y的变异性中有77.5%是由自变量x引起的;如果R2=1,表示所有的观测点全部落在回归直线上;如果R2=0,则表示自变量与因变量无线性关系。 估计标准误差 实际值与平均值的总误差中,回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度,剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。统计上定义剩余误差除以自由度n – 2所得之商的平方根为估计标准误。: 其公式为 (5.10) 式中: 为估计标准误差,n-2是自由度。 在回归分析中,估计标准误差越小,表明实际值越紧靠估计值,回归模型拟合优度越好;反之,估计标准误差越大,则说明实际值对估计值越分散,回归模型拟合越差。 实际工作中也可用下列简捷公式 (5.11) 以例题2计算: (万元) 或 作为回归模型拟合优度的判断和评价指标,估计标准误显然不如判定系数r2. r2 是无量纲系数,有确定的取值范围 (0—1),便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较;而估计标准误差是有计量单位的,又没有确定的取值范围,不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。 但是,估计标准误差在回归分析中仍然是一个重要的指标,因为它还是用自变量估计因变量时确定置信区间的尺度,用X对Y进行估计的置信区间为: (5.12) 因此,可以推断有68.27%的Y落在Y±1SXY以内,有95.45%的Y落在Y±2SXY以内,有99.73%的Y落在Y±3SXY以内。这是在大样本条件下的区间估计。如果样本n |
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