可决系数算法
❶ 怎么样计算可决系数
回归平方和（ESS）在总变差（TSS）中所占的比重,
❷ 关于两组均数差异的相关性分析
如果经过t检验 c指标均值和D指标均值 都较A组升高，不能说明C指标和D指标有相关性，这个是统计学的大忌。要算两个指标的相关性，就按照你后面说的 对这两个指标进行相关分析。
2. 如果一个指标明显的不符合正太分布，则可以采用非参数的相关分析法，比如肯德尔系数法，或者是斯皮尔曼等级相关，都在哪个线性相关的对话框里面选择
❸ 回归直线方程中的参数a和b的几何及经济含义是什么可决系数的意义是什么,如何计算
回归系数含义是说当其他因素不变时 自变量的以单位变化引起的因变量的变化程度
可决系数 用SSR（回归平方和）处以SST 或者是1减去SSE（残差平方和）处以SST的商
其中SST是因变量的样本方差
这个系数说明在因变量y的样本变化中，有多少部分是可以被自变量x的变化解释的
❹ 什么叫做相关分析相关系数、决定系数各有什么具体意义如何计算如何对相关系数作假设检验
决定系数（coefficient of determination），有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。 计量中的判定系数 拟合优度(或称判定系数,决定系数)
目的:
企图构造一个不含单位,可以相互进行比较,而且能直观判断拟合优劣的指标.拟合优度的
定义:
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.
取值范围:
0-1判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对应变量的联合的影响程度,不说明模型中单个解释变量的影响程度.对时间序列数据,判定系数达到0.9以上是很平常的;但是,对截面数据而言,能够有0.5就不错了. 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. 相关系数（coefficient of correlation）的平方即为决定系数。
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(R的平方) 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：R^2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中：SST=SSR+SSE，SST (sum of squares for total)为总平方和，SSReg (sum of squares for regression为回归平方和，SSE (sum of squares for error) 为残差平方和。 注：（不同书命名不同） 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) 总离差平方和：SST(Sum of Squares for total) = TSS(total sum of squares) 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。 取值范围：0-1.
❺ 如何计算拟合优度
拟合以后点右键，趋势线选项，显示R的平方值。
拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
❻ spss如何计算可决系数
回归平方和（ESS）在总变差（TSS）中所占的比重称为可决系数。
ESS（环境应力筛选试验）是一种工艺手段，是通过向电子产品施加合理的环境应力和电应力，在生产早期阶段（该阶段的检测成本最低），将其内部的潜在缺陷加速变成故障，并通过检验发现和排除故障的过程。 ESS旨在激发并排除早期故障，使产品的可靠性接近设计的固有可靠性水平。应力水平以能激发出缺陷但不损坏产品为原则，采用的应力环境不能超过产品电子和机械性能的极限，应力环境水平必需是适当的。
❼ 复变指数函数的计算方法问题
复幂函数（指数为实整数）
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直接运用复数的加减乘除即可~
例子：（使用方法就是简单计算——运算同实数）
先将复数化为指数形式，再进行指数运算~
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复指数函数
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可利用e的指数乘法展开，进而使用欧拉公式展开计算~（具体方法具体讨论，仅常用基本思路）
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例子：（多使用展开方法来计算~）
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补充：指数函数具有周期性——体现在欧拉展开的三角函数中
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复三角函数
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正弦计算的展开式：
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余弦计算的展开式：
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例子：
（需要将正弦函数适当的展开，在使用公式转换为e指数求解）
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反三角函数
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直接上公式：
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以上两个形式中可以看出有Ln成分——具有多值性
（不熟悉复对数函数·可点击前往）
例子：
（先取反三角的三角值，再使用复三角函数公式——接着进行替换、配方来简化——最后进行反(对数)函数处理~）
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复反双曲函数
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双曲函数与三角函数的关系：
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正双曲函数展开式：
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反双曲函数展开式：
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例子：
（利用复三角与复双曲的关系，进而转化到三角形式，利用求解三角的方法解答——可能有时需要展开化简~）
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复根式函数
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应该考虑复数开根号的多值性——周期性：
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例子：
（转化指数形式，将复数转换成——模*e指数的形式）
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复对数函数
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计算方式：(补充，由于Arg为辐角，所以存在2kΠ，即多值情况)
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复对数函数的运算规则：
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运算误区：
不能将Ln(Z^z)中的指数z直接提到Ln的前边
例子：
（不能直接如同实数那样提取指数等操作，而是要先将复数部分转换成指数形式——再利用复对数的加减乘除规则来运算——实数Ln等价于实数ln ）
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一般复幂函数（指数为复数）
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计算时需要进行自然指数变换：
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这时候需要考虑Lnz的多值性——不
❽ 计量经济学eviews ls估计表计算可决系数及t F值等 模型为yi=β0+β1X1i+β2i+μi
C的T值， 24.4070/6.9973=3.49
x2和x3的t值算法相同，我就不在这儿算了
T值=系数/Std
R-squared 首先残差的2次方和RSS=342.5486，ESS=31.4289
推出TSS=RSS+ESS R-squared=ESS/TSS=0.0839 可以看出回归的可信度较低
Adjusted R-squared=1-((1-R-squared)(n-1)/n-k)
=1-(1-0.0839 )*1.285=-0.1771
S.E. of regression=RSS/n-k=342.5486/7=48.934
F-statistic, 因为知道F值的P值了，so查一下表或者用软件算一下，
也就是F（3-1,10-3）=F2,7）=Prob(F-statistic)=0.0001
用matlab算了下
差不多F-statistic=23.45
lz再检查一下吧，不知道会不会算错。总之有步骤
多谢楼下提醒，ESS的算法不太对，所以R2 和adjR2的结果不正确