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响应面RSM中什么是predicted and adjusted R-squares?
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| 如题,在响应面RSM中什么是predicted and adjusted R-squares?这两个名词对所研究的模型具体的意思是什么?跪求 |
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【答案】应助回帖
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wenkevin2011: 金币+1 2012-09-10 18:19:18
wenkevin2011: 金币+1 2012-09-11 13:34:08
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wenkevin2011: 金币+1 2012-09-10 18:19:18
wenkevin2011: 金币+1 2012-09-11 13:34:08
| predicted and adjusted R-squares在RSM的模型构建中是经常用到的。这两个指标是评价你模型的预测性能的,这两个值都是越大越好。这两个指标的最大的区别是:考虑了回归项总数对预测的影响。predicted R-squares=SSR/SST,这个表达式中没有对回归项的个数做惩罚,也就是说回归数越多,这个值就越大,比如考虑了很多高阶项,这个指标就会增加,但是在实际建模中,高阶项往往是不显著的。所以adjusted R-square的表达式里包括了回项项的总数,这个指标并不是随回归项的总数增加而增加,它对回归项的总数做了约束。adjusted R-square比前者更合理。希望对你帮助。 |
2楼2012-09-10 12:33:22
3楼2012-09-10 18:21:36
visitor958
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4楼2012-09-10 18:42:13
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