以下是引用靠不会吧在2007-10-17 18:19:00的发言：
仔细看了一下文件，我想可能是由于存在过多自变量，判定系数过小，从而导致调整判定系数为负值，R2=1-(1-R2)(n-1)/（n-k），由于k较大（k为包括截距项在内的模型中的参数个数），所以出现负数情况，在应用中可以将调整R2视为0处理，这对在实证分析中，经常碰到有着较高的 调整R2，但某些回归系数在统计上不显著的回归模型，这样的模型是没有应用价值的。所以，我们应更加关心解释变量对被解释变量的理论关系和统计显著性。

谢谢，但我说的是调整前的判定系数

[此贴子已经被作者于2007-11-10 8:43:56编辑过]

对 你用调整的判定系数就可能有负数的情况

   非调整的是:R2=SSE/SST

   调整的是:R2=1-(SSR/SST)*[(n-1)/(n-k)]

   随着k参数的个数增加的时候,模型的随机残差至少不会增加,当k比较大的时候,(n-1)/(n-k)就会可能变成一个大于1的值.随意调整的判定系数有可能出现负数的情况.一般情况下当判定系数为负数的时候,将它设定为0.这类模型就意义不大了.

[此贴子已经被作者于2007-11-19 19:30:35编辑过]