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    线性回归模型的结果怎么看?

    来源:网络收集  点击:  时间:2024-02-24
    【导读】:
    线性回归模型建好后,要知道这个模型好不好,需要通过统计结果来分析。工具/原料morePython方法/步骤1/5分步阅读

    例如有如下多元线性回归模型结果

    2/5

    可分为三部分理解

    一、模型整体显著性检验

    3/5

    二、模型自变量系数估计及检验

    4/5

    三、模型残差检验

    5/5

    实际分析中,重点关注红框部分的统计值就好,具体说明如下:

    R-squared用以检验回归方程的显著性,取值范围0≤R²≤1,

    当R²8说明模型显著性较强,

    当6R²≤8说明模型显著性一般,

    当R²≤6说明模型显著性较弱,模型不可用,应考虑换其他模型,或参数估计方法不恰当,应考虑换其他方法等。

    Prob(F-statistic)F检验的P值

    当Prob(F-statistic)α时,表示拒绝原假设,即认为模型是显著的;

    当prob(F-statistic)α时,表示接受原假设,即认为模型不是显著的。

    α一般为0.01,0.05

    P>|t|判断每个自变量与因变量的线性显著关系

    这里“P>|t|”0.05表示该偏回归系数统计有效,否则统计无效。

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