本科毕业论文回归分析r方

SSR/SST？调整R方是消除自变量增加造成的假象。自由度df=n-k，各种分布不一样吧？至于含义，顾名思义就可以了（k: constraints，f: freedom）。

显著性水平的检验.

1、R square（R方值）是决定系数，意思是你拟合的模型能解释因变量的变化的百分数，例如R方=，表示你拟合的方程能解释因变量81%的变化，还有19%是不能够解释的。

2、F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看它拟合的方程有没有意义。

3、t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义。

R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于，F和t的显著性都是。

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回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法，例如，相关、回归（线性、多重、非线性）、逻辑（二项、多项）、有序回归和生存分析（寿命表法、Kaplan-Meier法以及Cox回归）。

《SPSS回归分析》对运用SPSS进行回归分析的介绍，目的是让读者对于这方面的基础知识有一个初步了解和掌握，有经验的读者藉此可在数据挖掘（例如，利用Clementine）领域独立地继续学习新知识

参考资料来源：百度百科-SPSS回归分析

R²是指拟合优度，是回归直线对观测值的拟合程度。

表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST

其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总平方和，SSR(regression sum of squares)为回归平方和，SSE(error sum of squares) 为残差平方和。

回归平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares)

残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS(residual sum of squares)

总离差平方和：SST(Sum of Squares fortotal) = TSS(total sum of squares)

SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS

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拟合优度检验：

主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本观测值的拟合程度。当解释变量为多元时，要使用调整的拟合优度，以解决变量元素增加对拟合优度的影响。

假定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据，需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。

参考资料来源：百度百科-拟合优度

参考资料来源：百度百科-线性回归