在多元高中线性回归方程公式中增加了个变量，adjusted r方有增加，但是这个p value 确是大于了0.05，那这个变量能用吗
来源：蜘蛛抓取(WebSpider)
时间：2018-06-02 00:09
标签：
高中线性回归方程公式
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定义：衡量模型拟合度的一个量,昰一个比例形式被解释方差/总方差。
其中：TSS是执行回归分析前响应变量固有的方差。
第二：高中线性回归方程公式模型下R方和相关系数
我们知道，相关系数衡量两个变量【预测变量X,响应变量Y】之间的"距离"
R方在一元高中线性回归方程公式模型中，衡量【响应变量X和预測变量Y】的线性关系
但是在多元高中线性回归方程公式模型中，因为涉及多个预测变量所有R方就是衡量响应变量和多个预测变量之间嘚关系。
而相关系数只是衡量一对变量之间的关系，所有就不能推广了
其中相关系数的两个变量变成，响应值和高中线性回归方程公式的预测值了当然一元线性也同样适用了。
因为在模型中增加多个变量，即使事实上无关的变量也会小幅度条R平方的值，当时其是無意义所有我们调整了下，降低R平方的值
简单地说就是，用r square的时候不断添加变量能让模型的效果提升，而这种提升是虚假的
利用adjusted r square，能对添加的非显著变量给出惩罚也就是说随意添加一个变量不一定能让模型拟合度上升
