Minitab 拟合选定模型分析评估回归显著性：S值，Press值, R-Sq值

品质协会 · 发表于 2017-8-7 13:01:29

回归估计的标准误差S值越小，效果越好。预测误差平方和Press值越小，说明模型越有效。模型的评价PRESS，用以判断交叉有效性，反映删除一个观测值对参数估计的影响。

S是回归的标准误差，MSE 的平方根。用作对回归和方差分析中模型拟合的度量。S 以响应变量的单位进行度量，表示数据值与回归线的标准距离（即残差的标准差）。对于给定的研究，方程对响应的预测越好，S 值越小。

例如，您为一家薯片公司工作，该公司正在研究影响每个包装中碎薯片数量（响应变量）的因子。将模型简化为显著的预测变量，发现 S 的计算结果为 1.79。这表明，实际数据点到回归线（预测值）的标准距离为 1.79 片碎薯片。如果正在比较模型（如在最佳子集回归中），低于 1.79 的值表明拟合较好，而较高的值则表明拟合较差。

R-Sq值(调整)越大越好《Minitab中相关系数R-Sq和修正R-Sq(adj)的意思，计算公式和区别》
http://www.pinzhi.org/forum.php?mod=viewthread&tid=859

yuandayewu · 发表于 2019-4-14 19:37:00

谢谢！

sandyivan · 发表于 2019-9-6 08:04:20

谢谢

zcf781014 · 发表于 2019-9-6 09:05:17

THANKS SO MUCH

saber_su2019 · 发表于 2019-12-14 22:00:17

wine1208 · 发表于 2019-12-16 08:32:24

感谢分享

YL880510 · 发表于 2020-3-16 14:52:34

感谢分享

chas79 · 发表于 2020-3-18 08:59:57

chas79 · 发表于 2020-3-18 09:00:33

chinape · 发表于 2020-3-18 11:48:30

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