简单线性回归如何检验方程可靠性？

简单线性回归的方程式Y=a+bx ，那么讲义里说的R平方和T值以及SE 与这个方程式有什么关系呢？

回归分析 2019-07-23 11:18:35

问题来源：

简单线性回归

Y= a+bX

X：自变量（驱动因素），Y：因变量，a：截距，b：斜率（回归系数）

R平方

拟合优度或者决定系数

• 取值在0～1

• 因变量的变化中可由自变量的变化解释的比率

• 越大数据点越接近于回归直线

T值

度量自变量与因变量之间是否具有合理的长期关系

• 一般地， T值应>2，越小表明自变量和因变量之间的关系不显著，应从回归方程中删除该变量

估计的标准差（SE）

度量对回归直线的偏离程度，评估预测的准确性

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张帆

2019-07-23 13:53:46 416人浏览

勤奋刻:苦的同学，您好：

R平方越大说明数据点越接近于回归直线，这个回归方程越可靠。

T值度量自变量与因变量之间是否具有合理的长期关系，越大，关系越显著。

SE度量对回归直线的偏离程度，评估预测的准确性，越小，数据点对回归直线的偏离程度越低。

总之都是对回归方程可靠性的检验。

每天努力，就会看到不一样的自己，加油！

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