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R在方差分析中

作者:365bet国际赌场      发布日期:2019-08-23   点击:

在解释R-sq值时,请考虑以下问题:
当您向模型添加其他预测变量时,R-sq始终会增加。
例如,用于最佳预测模型5的R-sq总是高于最佳预测模型4。
因此,在比较相同尺寸的模型时,R-sq更有效。
如果样本量很小,则无法准确估计响应变量与预测变量之间关系的强度。
如果R-sq需要更准确,则应使用更大的样本(通常为40或更多)。
R-sq只是衡量模型拟合数据良好程度的标准。
即使模型具有高R-sq,您仍应检查残差图以确保模型符合模型假设。
R-sq(调整)是由模型解释的响应变化的百分比,并且模型中的预测变量的数量相对于观察的数量进行调整。
通过从均方和(MSTotal)中减去均方误差(MSE)比来计算调整后的R-sq。
在比较不同数量的预测变量时使用调整后的R-sq。
向模型添加预测变量时,即使模型实际上没有改进,R-sq也会增加。
调整后的R-sq值包括模型中用于选择正确模型的预测变量的数量。
例如,该公司正在调查影响每个包装中碎片百分比的因素。
添加预测变量会得到以下结果:
第一个型号产生超过50%的R-sq。
第二种模型本身提高了冷却速度。
调整的R平方增加,表明冷却速率改善了模型。
提高工艺温度的第三种模型增加了R-sq,但没有增加调整后的R-sq。
这些结果表明加工温度不会改善模型。
根据这些结果,您可以考虑从模型中删除过程温度。




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