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R平方为0.8，则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。
扩展资料：
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。
参考资料来源：百度百科-统计学
r的平方表示的是：r×r。
画正方形的两条对角线，交点即为圆心。
1.算出正方形的面积为1*1=1平方米。
2.算出四分之一的正方形面积为0.25平方米。
3.四分之一的正方形是一个等腰直角三角形，等腰就是圆的半径，假设为r。
4.三角形的面积为r*r/2=0.25。
5.由此推出r*r=0.25*2=0.5。
6.最后得出圆的面积为π*r*r=π*0.5=1.57平方米。
扩展资料：
常用面积周长公式：
1、圆面积：S=πr²，S=π(d/2)²。（d为直径，r为半径）。
2、圆的周长：C=2πr或c=πd。（d为直径，r为半径）。
3、长方形的周长=（长+宽）×2 C=(a+b)×2
4、正方形的周长=边长×4 C=4a
5、长方形的面积=长×宽 S=ab
6、正方形的面积=边长×边长 S=a.a
7、三角形的面积=底×高÷2 S=ah÷2
r的平方表示的是：r×r；画正方形的两条对角线，交点即为圆心。
1、第一步：算出正方形的面积为1*1=1平方米。
2、第二步：算出四分之一的正方形面积为0.25平方米。
3、第三步：最后得出圆的面积为π＊r*r=π＊0.5=1.57平方米。
相关系数R在回归分析中的作用主要有两点。
1、判断自变量与因变量的关系，以确定该自变量有没有纳入回归方程的必要（如果是一元回归，就是有没有做回归分析的必要）。一般情况下，如果R低于±0.5，则这个自变量不需要纳入回归方程。
2、用回归分析预测，对实际值与预测值进行相关分析，相关系数R代表着回归方程的精度，也即回归方程的拟合程度。
另外，说明一下，回归分析是因果预测常用方法之一，但两个变量之间有相关关系，并不一定有因果关系，因果关系是相关关系的一种。
在统计学中对变量进行线性回归分析，采用最小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比。
这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。
扩展资料
R平方越高，模型越适合您的数据。 在心理调查或研究中，我们通常发现低R平方值低于0.5。 这是因为我们试图预测人类行为，预测人类并不容易。
在这些情况下，如果R平方值很低，但有统计学上显着的独立变量（又称预测变量），仍然可以生成关于预测变量值中的变化如何与响应值变化相关联的见解。
当水平线比您的模型更好地解释数据时。 它主要发生在不包括截距的情况下。 没有截距，在预测目标变量方面，回归可能会比样本均值差。 这不仅是因为没有截距。 即使包含截距，它也可能是负的。在数学上，当模型的误差平方大于水平线上的总平方和时，这是可能的。
参考资料来源：百度百科-R平方
本文转载自互联网，如有侵权，联系删除
