大家好！今天我们要聊的是一个非常重要的统计学术语——线性回归决定系数（R²）。它是一种评估模型拟合优度的指标，通常用于衡量自变量与因变量之间的关系强度。
首先，让我们看看它的计算公式：R² = 1 - (SS_res / SS_tot)。这里，SS_res 表示残差平方和，即实际值与预测值之差的平方和；而 SS_tot 则是总平方和，即实际值与均值之差的平方和。这个公式可以帮助我们理解模型解释了多少数据变异性的比例。
简单来说，如果 R² 接近于 1，则表示模型很好地解释了数据中的变异；反之，若 R² 值接近于 0，则表明模型对数据变异性的解释能力较弱。因此，在进行数据分析时，了解如何计算和解读 R² 是至关重要的。
希望这篇简短的介绍能够帮助大家更好地理解和应用线性回归中的决定系数 R²。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言讨论！🚀
统计学 线性回归 R²