今天凤捷来为大家解答以上的问题。统计中的r方，统计学里面r平方是什么相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！
1、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。
2、这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。
3、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。
4、扩展资料R平方越高，模型越适合您的数据。
5、 在心理调查或研究中，我们通常发现低R平方值低于0.5。
6、 这是因为我们试图预测人类行为，预测人类并不容易。
7、 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。
8、当水平线比您的模型更好地解释数据时。
9、 它主要发生在不包括截距的情况下。
10、 没有截距，在预测目标变量方面，回归可能会比样本均值差。
11、 这不仅是因为没有截距。
12、 即使包含截距，它也可能是负的。
13、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。
14、参考资料来源：百度百科-R平方。
今天为大家分享到这里，希望小伙伴们会有帮助。