經濟學調整後的r方值可接受范圍

① SPSS多元回歸中的R方值，最小為多少可以接受

你預測還是影響因素分析，預測的話至少0.4，影響因素沒關系的

② 關於統計學裡面的t值和調整後的判定系數R^2關系的問題

問題：在應用過程中發現,如果在模型中增加一個解釋變數, R2往往增大
這就給人一個錯覺專：要使得模型擬合屬得好,只要增加解釋變數即可.
——但是,現實情況往往是,由增加解釋變數個數引起的R2的增大與擬合好壞無關,R2需調整.
這就有了調整的擬合優度
在樣本容量一定的情況下,增加解釋變數必定使得自由度減少,所以調整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度,以剔除變數個數對擬合優度的影響:
其中：n-k-1為殘差平方和的自由度,n-1為總體平方和的自由度.
總是來說,調整的判定系數比起判定系數,除去了因為變數個數增加對判定結果的影響.

③ 計量經濟學：問：求F值用的是R²還是調整後的r方（￣R²）

P=UI=I平方R你懂了。來因為：自I=U/R所以：P=UI=U*U/R=U平方/R只是公式的演變，你怎麼會不明白？變壓器是用來升高或降低電壓的，最主要的是傳輸電能。單位時間的電能稱為「功率」，功率是電壓和電流的乘積。可見輸送同樣的功率，如果電壓升高一倍，電流就會減小一半。電流減小了，我們的輸電導線就可以用的細一點，可以減少材料成本。電流減小，導線的損耗（I平方R)也減少，可以減少輸電損耗。明白了嗎？

④ 計量經濟學 調整後的R^2為什麼小於R^2

因為調整後的可決系數剔除了解釋變數個數對解釋能力的影響

⑤ 回歸方程中的R調整平方值

我認為是你的置信區間有問題。另外可信不可信還要多留意r2的值，這個值在實際工作中很有作用。

⑥ 統計學里R^2表示什麼

統計學里R^2表示：決定系數，反應因變數的全部變異能通過回歸關系被自變數解釋的比例。如專R平方為0.8，則屬表示回歸關系可以解釋因變數80%的變異。換句話說，如果我們能控制自變數不變，則因變數的變異程度會減少80%。

統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。統計學用到了大量的數學及其它學科的專業知識，其應用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。

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在統計學中，R平方值的計算方法及特點：

一、在統計學中，R平方值的計算方法為：R平方值=回歸平方和(ssreg)/總平方和(sstotal)，其中回歸平方和=總平方和-殘差平方和(ssresid)。

二、R^2的特點：

1、可決系數是非負的統計量；

2、可決系數的取值范圍：0<=R^2<=1；

3、可決系數是樣本觀測值的函數，可決系數R^2是隨機抽樣而變動的隨機變數。為此，對可決系數的統計可靠性也應進行檢驗。

⑦ 什麼是調整後的R方

1、調整方的解釋與R方類似，不同的是：調整R方同時考慮了樣本量（n）和回歸中自變數的個數（k）的影響，這使得調整R方永遠小於R方，而且調整R方的值不會由於回歸中自變數個數的增加而越來越接近1。

因此，在多元回歸分析中，通常用調整的多重判定系數來評價擬合效果。

2、R方的平方根稱為多重相關系數，也稱為復相關系數，它度量了因變數同k個自變數的相關程度。

註：SPSS中進行相關分析，一般只能得到兩兩之間的相關系數，因此，若要求復相關系數，可在多元回歸中實現！

區別是系數不同。自變數個數的增加將影響到因變數中被回歸方程所解釋的變異比例，即會影響判定系數（R方）的大小。當增加自變數時，會使殘差平方和減少，從而使R方變大。

如果模型中增加一個自變數，即使這個自變數在統計上並不顯著，R方也會變大。因此，為避免增加自變數而高估R方，統計學家提出用樣本量（n）和自變數的個數（k）去調整R方，計算出調整的多重判定系數（調整的R方）。

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例如：當給模型增加自變數時，復決定系數也隨之逐步增大，當自變數足夠多時總會得到模型擬合良好，而實際卻可能並非如此。於是考慮對R2進行調整，記為Ra2，稱調整後復決定系數。

R2＝SSR/SST=1-SSE/SST

Ra2=1-(SSE/dfE)/(SST/dfT)

⑧ 問下，spss回歸分析得出的R方值、F值、t值各有何含義，數值大小有何含義

R square是決定系數,意思是擬合的模型能解釋因變數的變化的百分數,例如R方=0.810,表示擬合的方程能解釋因變數81%的變化,還有19%是不能夠解釋的.

F值是方差檢驗量,是整個模型的整體檢驗,看你擬合的方程有沒有意義

t值是對每一個自變數（logistic回歸）的逐個檢驗,看它的beta值β即回歸系數有沒有意義

F和t的顯著性都是0.05,

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent於1968年研究開發成功，同時成立了SPSS公司，並於1975年成立法人組織、在芝加哥組建了SPSS總部。

決定系數，有的教材上翻譯為判定系數，也稱為擬合優度。表示可根據自變數的變異來解釋因變數的變異部分。如某學生在某智力量表上所得的 IQ 分與其學業成績的相關系數 r=0.66，則決定系數 R^2=0.4356，即該生學業成績約有 44%可由該智力量表所測的智力部分來說明或決定。

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原理：

表徵依變數Y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數X來解釋.

決定系數並不等於相關系數的平方。它與相關系數的區別在於除掉|R|=0和1情況，

由於R2<R,可以防止對相關系數所表示的相關做誇張的解釋。

決定系數：在Y的總平方和中，由X引起的平方和所佔的比例，記為R2

決定系數的大小決定了相關的密切程度。

當R2越接近1時，表示相關的方程式參考價值越高；相反，越接近0時，表示參考價值越低。這是在一元回歸分析中的情況。但從本質上說決定系數和回歸系數沒有關系，就像標准差和標准誤差在本質上沒有關系一樣。

在多元回歸分析中，決定系數是通徑系數的平方。

表達式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST

其中：SST=SSR+SSE，SST (total sum of squares)為總平方和，SSR (regression sum of squares)為回歸平方和，SSE (error sum of squares) 為殘差平方和。

注意：以下不同名字是同一個意思，只是表述不同

回歸平方和：SSR(Sum of Squares for regression) = ESS (explained sum of squares)

殘差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS (resial sum of squares) =SSR(sum of squared resials)

總離差平方和：SST(Sum of Squares for total) = TSS(total sum of squares)

注意：兩個SSR的不同

SSE+SSR=SST

RSS+ESS=TSS

意義：擬合優度越大，自變數對因變數的解釋程度越高，自變數引起的變動占總變動的百分比高。觀察點在回歸直線附近越密集。

取值意思：

0 表示模型效果跟瞎猜差不多

1 表示模型擬合度較好（有可能會是過擬合，需要判定）

0~1 表示模型的好壞（針對同一批數據）

小於0則說明模型效果還不如瞎猜（說明數據直接就不存在線性關系）

⑨ 回歸分析：調整r方和r方更改是一個值嗎

兩者不是一回事，後者是指加入新變數後R方的改變數。

⑩ eviews的回歸結果要怎麼看coefficient, R 平方值，調整後的R平方值等表示的是什麼意思

看你的擬合優度這么小，多半是截面數據，這時的關鍵是看P值是否小於0.05，若小於，則此系數顯著，放在方程裡面有意義。