相关系数r方
相关系数R和r的区别？
相关系数R和r的区别？
线性相关系数r与R方是相关系数和残差的关系。
1、相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。简单相关系数又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r表示，用来度量两个变量间的线性关系。复相关系数又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。
2、相关系数r接近于1的程度与数据组数n相关，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。
3、相关系数为0说明两变量不存在直线相关关系，相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。
相关指数r方怎么算？
首先已知回归系数b1，讲方程逆推，自变量因变量互换，得到回归系数b2，相关系数r=sqr(b1*b2)(sqr是开平方的意思)如此便可得到相关系数r。
在统计学中对变量进行线性回归分析，采用最小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比。 这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。
判定系数r方是什么？
判定系数R² (coefficient of determination) ：回归平方和占总误差平方和的比例
反映回归直线的拟合程度
取值范围在 [ 0 , 1 ] 之间
R²越趋近于1，说明回归方程拟合的越好；R²越趋近于0，说明回归方程拟合的越差
决定系数平方根等于相关系数
总平方和(SST—total sum ofsquares)：反映因变量的 n 个观察值与其均值的总误差
回归平方和(SSR—sum ofsquares of regression)：反映自变量 x 的变化对因变量 y 取值变化的影响，或者说，是由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y 的取值变化，也称为可解释的平方和
残差平方和(SSE—sum of squares of error)：反映除 x 以外的其他因素对 y 取值的影响，也称为不可解释的平方和或剩余平方和