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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
7885 1
2016-05-03
我用SAS做了逐步回归分析。
结果出来的表格如下:
Summary  of Stepwise Selection(Using Overll Liking Score)
StepVariableVariableNumberPartialModelC(p)F ValuePr > F
EnteredRemovedVars InR-SquareR-Square
1bb

1

0.3929

0.3929

279.062

390.82

<.0001
2ag

2

0.1419

0.5347

75.1956

183.85

<.0001
3bu

3

0.0305

0.5652

32.9057

42.26

<.0001
4v

4

0.0148

0.58

13.4742

21.13

<.0001
5at

5

0.0099

0.5899

1.1333

14.46

0.0002

6x

6

0.0045

0.5944

-3.4363

6.69

0.01

7aa

7

0.005

0.5994

-8.6864

7.46

0.0065

8f

8

0.003

0.6024

-11.087

4.55

0.0333

9g

9

0.0026

0.605

-12.832

3.89

0.0489

10u

10

0.0018

0.6068

-13.389

2.67

0.103

11aw

11

0.0018

0.6086

-13.98

2.71

0.1003

12cb

12

0.0015

0.6101

-14.205

2.33

0.1273

13bx

13

0.0019

0.612

-14.925

2.86

0.0913

14w

14

0.0021

0.614

-15.912

3.15

0.0763

15an

15

0.0018

0.6158

-16.462

2.7

0.101

16j

16

0.0015

0.6173

-16.627

2.3

0.1302



我想请问,此处Partial R-Square和Model R-Square分别代表什么意思? 是越接近1越好吗?
我看别人的论文中说, Model R-Square=0.31,所以能预测一个大范围的喜好度。
那是否代表数字约接近1所预测的范围越小呢?
请教各位大神。
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2016-5-6 04:19:44
Model R-Square是模型总的回归平方和,代表应变量的方差中有多少可以被模型解释;
Partial R-Square是偏回归平方和,代表如果从模型中剔除该变量,模型回归平方和减少的量,越大说明此变量对回归模型越重要。
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