确定系数（R角） - matlab＆simulink万博1manbetx - 万博1manbetx,s manbetx 845,万博尤文图斯

判定系数（R角）

目的

确定系数（R角）表示响应变量的比例变化量y由独立变量解释X在线性回归模型中。R线被越大，线性回归模型解释了越改率。

定义

R角是模型解释的总线总和的比例。rsquared.，拟合型号的属性，是一个有两个领域的结构：

普通的- 普通（不调整）R角

${R.}^{2} = \frac{S. S. R.}{S. S. T.} = 1 - \frac{S. S. E.}{S. S. T.} 。$
调整- 为系数的数量进行调整

${R.}_{一种 D. j}^{2} = 1 - （ \frac{N - 1}{N - P.} ） \frac{S. S. E.}{S. S. T.} 。$

上交所是平方误差的总和，苏维埃社会主义共和国是平方回归的总和，风场是平方的总和，N是观察人数，和P.是回归系数的数量。注意P.包括截距，例如，P.线性配合是2。因为R断层随着回归模型中添加的预测变量增加而增加，所以调整后的R方向调整模型中的预测变量的数量。这使得它更有用来将模型与不同数量的预测器进行比较。

如何

获得拟合模型后，说，MDL.，使用Fitlm.或步骤行程，您可以通过使用点表示法索引属性来获得作为标量的r -平方值，例如，

mdl.rsquared.ordinary mdl.rsquared.Adjusted.

您还可以使用具有相同名称的属性获取SSE，SSR和SST。

mdl.sse mdl.ssr mdl.sst.

显示判定系数

打开直播脚本

这个例子展示了如何显示r -平方(决定系数)和调整后的r -平方。加载样例数据并定义响应和独立变量。

加载医院y =医院。伯化压力（：，1）;x =双（医院（:,2：5））;

适合线性回归模型。

mdl = fitlm（x，y）

MDL =线性回归模型：Y〜1 + x1 + x2 + x3 + x4估计系数：估计se tstat pvalue _________ ____________________________0.016685 0.055714 -0.29947 0.76524 x4 9.884 1.0406 9.498 1.9546E-15观察数：100，误差自由度：95根均匀误差：4.81 r断层：0.508，调整r断层：0.487 f统计与恒定模型：24.5，p值= 5.99e-14

R线和调节的R线值分别为0.508和0.487。模型解释了响应变量中的差异的约50％。

使用安装的属性访问R线和调整的R线值linearmodel.对象。