拟合曲线时,R2值为负值表示啥意思

Posted 2023-03-18

R2指的是相关系数，一般机器默认的是R2>0.99，这样才具有可行度和线性关系。

当根据试验数据进行曲线拟合时，试验数据与拟合函数之间的吻合程度，用一个与相关系数有关的一个量‘R平方’来评价，R^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0，则吻合程度越低。R平方值可以自己计算。

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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。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。

依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）。

参考资料来源：百度百科-相关系数

参考技术A

说明拟合结果不可靠，可能是拟合函数与数据不符合。R2指的是相关系数，一般机器默认值为R2> 0.99，因此具有可行度和线性关系。

当基于测试数据执行曲线拟合时，通过与相关系数有关的量“ R平方”来评估测试数据与拟合函数之间的一致性程度。 R ^ 2值越接近1，则一致度越高；越接近0，则一致度越低。 R平方值可以自行计算。

相关系数：指示曲线的线性度是否很好，理想状态为1，但无法达到，通常应大于0.99，越接近1，直线与原始数据越接近。

扩展资料：

由于研究对象不同，相关系数具有以下定义。

简单相关系数：也称为相关系数或线性相关系数，通常用字母r表示，用于测量两个变量之间的线性关系。其中，Cov（X，Y）是X和Y的协方差，Var [X]是X的方差，Var [Y]是Y的方差。

复相关系数：也称为多重相关系数。复相关是指因变量和多个自变量之间的相关。例如，某种商品的季节性需求与其价格水平和员工收入水平之间存在复杂的关联。

典型相关系数：首先，分析原始变量组的主成分，以获得新的线性关系综合指标。然后，综合指标之间的线性相关系数用于研究原始变量组之间的相关性。

决定系数啥意思？

决定系数，有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。是相关系数的平方。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。

拟合优度越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。

取值意思：

0 表示模型效果跟瞎猜差不多

1 表示模型拟合度较好（有可能会是过拟合，需要判定）

0~1 表示模型的好坏（针对同一批数据）

小于0则说明模型效果还不如瞎猜（说明数据直接就不存在线性关系）

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表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释.

相关系数（coefficient of correlation）的平方即为决定系数。它与相关系数的区别在于除掉|R|=0和1情况，

由于R2<R,可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。

决定系数：在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R2(R的平方)

决定系数的大小决定了相关的密切程度。

当R2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高；相反，越接近0时，表示参考价值越低。这是在一元回归分析中的情况。但从本质上说决定系数和回归系数没有关系，就像标准差和标准误差在本质上没有关系一样。

在多元回归分析中，决定系数是通径系数的平方。

表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST

其中：SST=SSR+SSE，SST (total sum of squares)为总平方和，SSR (regression sum of squares)为回归平方和，SSE (error sum of squares) 为残差平方和。

参考资料来源：百度百科——决定系数

参考技术A 可决系数，亦称测定系数、决定系数、可决指数。与复相关系数类似的，表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标，一般用符号“R”表示，可定义为已被模式中全部自变量说明的自变量的变差对自变量总变差的比值。