一、决定系数如何计算
1、所以对于模型来讲肯定是能用回归直线解释的变差部分越大越好，也就是说明SSR占SST的比例越大，解释越多，同时也可以说明直线拟合的越好，所以我们引出一个指标R方，回归平方和占总平方和的比例，即为R方。计算公式为：
2、R方可以自己计算也可以借助数据分析工具进行输出，这里利用SPSSAU举例进行说明。
3、所以对于模型来讲肯定是能用回归直线解释的变差部分越大越好，也就是说明SSR占SST的比例越大，解释越多，同时也可以说明直线拟合的越好，所以我们引出一个指标R方，回归平方和占总平方和的比例，即为R方。计算公式为：
4、R方可以自己计算也可以借助数据分析工具进行输出，这里利用SPSSAU举例进行说明。
二、决定系数名词解释
决定系数(coefficient of determination)，有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。
如某学生在某智力量表上所得的 IQ分与其学业成绩的相关系数 r=0.66，则决定系数 R^2=0.4356，即该生学业成绩约有 44%可由该智力量表所测的智力部分来说明或决定。
判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对因变量的联合的影响程度，不说明模型中单个解
对时间序列数据，判定系数达到0.9以上是很平常的;但是，对截面数据而言，能够有0.5就不错了。
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。
其中：SST=SSR+SSE，SST(sum of squares for total)为总平方和，SSReg(sum of squares for regression为回归平方和，SSE(sum of squares for error)为残差平方和。
若建模的目的是预测因变量值，一般需考虑有较高的判定系数。
若建模的目的是结构分析，就不能只追求高的判定系数，而是要得到总体回归系数的可信任的估计量。判定系数高并不一定每个回归系数都可信任。
三、决定系数是什么意思
1、决定系数是相关系数的二次幂。因此，也可以在求得可决系数的基础上计算相关系数，方法是将可决系数开平方，至于平方根的符号，则取与回归方程斜率b相同的符号。正是因为存在这样的关系，用r²作为可决系数的符号，而没有另用别的字母。
2、决定系数意义：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。
3、相关系数意义：用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。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。
4、相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，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。
5、因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。
6、判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对因变量的联合的影响程度，不说明模型中单个解释变量的影响程度。
7、参考资料来源：百度百科-决定系数
8、参考资料来源：百度百科-可决系数
9、参考资料来源：百度百科-相关系数
决定系数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于决定系数R2、决定系数的信息别忘了在本站进行查找哦。
