技术标签: 算法/理论
主要有拟合优度检验R^2,显著性检验T, 显著性检验F。
R R^2表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接近1说明模型越好。
F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设,即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响,反之,则无显著影响。
T的数值表示的是对单个回归参数的显著性检验值,它的绝对值大于等于ta/2(n-k)(这个值表示的是根据你的置信水平,自由度得出的数值)时,就拒绝原假设,即认为在其他解释变量不变的情况下,解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。
参考自:
http://course.cug.edu.cn/cugThird/Econometrics/Chapter_study/chapter_3_2.htm
指标
|
显著性水平
|
意义
|
|
R2
|
0.89
|
“质量”解释了89%的“用户满意度”的变化程度
|
|
F
|
276.82
|
0.001
|
回归方程的线性关系显著
|
T
|
16.64
|
0.001
|
回归方程的系数显著
|
指标
|
显著性水平
|
意义
|
|
R2
|
0.89
|
“质量”和“形象”解释了89%的“用户满意度”的变化程度
|
|
F
|
248.53
|
0.001
|
回归方程的线性关系显著
|
T(形象)
|
0.00
|
1.000
|
“形象”变量对回归方程几乎没有贡献
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T(质量)
|
13.93
|
0.001
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“质量”对回归方程有很大贡献
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T(价格)
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5.00
|
0.001
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“价格”对回归方程有很大贡献
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最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
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