经济学调整后的r方值可接受范围

① SPSS多元回归中的R方值，最小为多少可以接受

你预测还是影响因素分析，预测的话至少0.4，影响因素没关系的

② 关于统计学里面的t值和调整后的判定系数R^2关系的问题

问题：在应用过程中发现,如果在模型中增加一个解释变量, R2往往增大
这就给人一个错觉专：要使得模型拟合属得好,只要增加解释变量即可.
——但是,现实情况往往是,由增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关,R2需调整.
这就有了调整的拟合优度
在样本容量一定的情况下,增加解释变量必定使得自由度减少,所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟合优度的影响:
其中：n-k-1为残差平方和的自由度,n-1为总体平方和的自由度.
总是来说,调整的判定系数比起判定系数,除去了因为变量个数增加对判定结果的影响.

③ 计量经济学：问：求F值用的是R²还是调整后的r方（￣R²）

P=UI=I平方R你懂了。来因为：自I=U/R所以：P=UI=U*U/R=U平方/R只是公式的演变，你怎么会不明白？变压器是用来升高或降低电压的，最主要的是传输电能。单位时间的电能称为“功率”，功率是电压和电流的乘积。可见输送同样的功率，如果电压升高一倍，电流就会减小一半。电流减小了，我们的输电导线就可以用的细一点，可以减少材料成本。电流减小，导线的损耗（I平方R)也减少，可以减少输电损耗。明白了吗？

④ 计量经济学 调整后的R^2为什么小于R^2

因为调整后的可决系数剔除了解释变量个数对解释能力的影响

⑤ 回归方程中的R调整平方值

我认为是你的置信区间有问题。另外可信不可信还要多留意r2的值，这个值在实际工作中很有作用。

⑥ 统计学里R^2表示什么

统计学里R^2表示：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。如专R平方为0.8，则属表示回归关系可以解释因变量80%的变异。换句话说，如果我们能控制自变量不变，则因变量的变异程度会减少80%。

统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

(6)经济学调整后的r方值可接受范围扩展阅读：

在统计学中，R平方值的计算方法及特点：

一、在统计学中，R平方值的计算方法为：R平方值=回归平方和(ssreg)/总平方和(sstotal)，其中回归平方和=总平方和-残差平方和(ssresid)。

二、R^2的特点：

1、可决系数是非负的统计量；

2、可决系数的取值范围：0<=R^2<=1；

3、可决系数是样本观测值的函数，可决系数R^2是随机抽样而变动的随机变量。为此，对可决系数的统计可靠性也应进行检验。

⑦ 什么是调整后的R方

1、调整方的解释与R方类似，不同的是：调整R方同时考虑了样本量（n）和回归中自变量的个数（k）的影响，这使得调整R方永远小于R方，而且调整R方的值不会由于回归中自变量个数的增加而越来越接近1。

因此，在多元回归分析中，通常用调整的多重判定系数来评价拟合效果。

2、R方的平方根称为多重相关系数，也称为复相关系数，它度量了因变量同k个自变量的相关程度。

注：SPSS中进行相关分析，一般只能得到两两之间的相关系数，因此，若要求复相关系数，可在多元回归中实现！

区别是系数不同。自变量个数的增加将影响到因变量中被回归方程所解释的变异比例，即会影响判定系数（R方）的大小。当增加自变量时，会使残差平方和减少，从而使R方变大。

如果模型中增加一个自变量，即使这个自变量在统计上并不显著，R方也会变大。因此，为避免增加自变量而高估R方，统计学家提出用样本量（n）和自变量的个数（k）去调整R方，计算出调整的多重判定系数（调整的R方）。

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例如：当给模型增加自变量时，复决定系数也随之逐步增大，当自变量足够多时总会得到模型拟合良好，而实际却可能并非如此。于是考虑对R2进行调整，记为Ra2，称调整后复决定系数。

R2＝SSR/SST=1-SSE/SST

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

⑧ 问下，spss回归分析得出的R方值、F值、t值各有何含义，数值大小有何含义

R square是决定系数,意思是拟合的模型能解释因变量的变化的百分数,例如R方=0.810,表示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.

F值是方差检验量,是整个模型的整体检验,看你拟合的方程有没有意义

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

F和t的显著性都是0.05,

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

决定系数，有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。如某学生在某智力量表上所得的 IQ 分与其学业成绩的相关系数 r=0.66，则决定系数 R^2=0.4356，即该生学业成绩约有 44%可由该智力量表所测的智力部分来说明或决定。

(8)经济学调整后的r方值可接受范围扩展阅读：

原理：

表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释.

决定系数并不等于相关系数的平方。它与相关系数的区别在于除掉|R|=0和1情况，

由于R2<R,可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。

决定系数：在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R2

决定系数的大小决定了相关的密切程度。

当R2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高；相反，越接近0时，表示参考价值越低。这是在一元回归分析中的情况。但从本质上说决定系数和回归系数没有关系，就像标准差和标准误差在本质上没有关系一样。

在多元回归分析中，决定系数是通径系数的平方。

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。

注意：以下不同名字是同一个意思，只是表述不同

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

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

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

注意：两个SSR的不同

SSE+SSR=SST

RSS+ESS=TSS

意义：拟合优度越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。

取值意思：

0 表示模型效果跟瞎猜差不多

1 表示模型拟合度较好（有可能会是过拟合，需要判定）

0~1 表示模型的好坏（针对同一批数据）

小于0则说明模型效果还不如瞎猜（说明数据直接就不存在线性关系）

⑨ 回归分析：调整r方和r方更改是一个值吗

两者不是一回事，后者是指加入新变量后R方的改变量。

⑩ eviews的回归结果要怎么看coefficient, R 平方值，调整后的R平方值等表示的是什么意思

看你的拟合优度这么小，多半是截面数据，这时的关键是看P值是否小于0.05，若小于，则此系数显著，放在方程里面有意义。