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2010-09-24
本人用无截距模型,作一元回归。同时用自己的函数和R中的函数lm运行结果对比,发现参数估计、残差等数据都完全吻合,但是R^2不同。我的是负数(因为此处用无截距方法,出现负数并不意外),下面是我计算的方法,由于这里不方便编辑公式,大家就领会精神吧,用到的都是最常见的那几个量。我运算的方法是1-RSS/SYY. 其中SYY=sum((y-ybar)^2), RSS=sum((y-yhat)^2)。希望各位大人解释一下,谢谢。
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2010-9-25 09:29:39
友情帮顶。
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2010-9-25 12:34:37
>model<-lm(y~x-1, data=data)
>summary(model)["r.squared"]
>summary(model)[c("r.squared", "adj.r.squared")]
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2010-9-25 13:10:41
3# simplystat
谢谢楼上的回答,可是麻烦看清问题。我不是不会显示lm中的R-square,是不理解我计算和程序中值的差异。
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2010-9-25 13:37:12
4# ltx5151

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2010-9-25 14:35:22
5# vinkwai
SYY=t(y-ybar)%*%(y-ybar)
RSS=t(y-yfit)%*%(y-yfit)
R-Square=1-RSS/SYY

ybar是y的均值,yfit是拟合值,这些量都和lm结果相同,只有R-square不同
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