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线性回归模型的结果怎么看?

线性回归模型建好后,要知道这个模型好不好,需要通过统计结果来分析。
工具/原料

Python

方法/步骤
1

例如有如下多元线性回归模型结果

2

可分为三部分理解一、模型整体显著性检验

3

二、模型自变量系数估计及检验

4

三、模型残差检验

5

实际分析中,重点关注红框部分的统计值就好,具体说明如下:R-squared 用以检验回归方程的显著性,取值范围0≤R²≤1,当R²>8说明模型显著性较强,当6α时,表示接受原假设,即认为模型不是显著的。α一般为0.01,0.05 P>|t|判断每个自变量与因变量的线性显著关系这里“P>|t|”<0.05表示该偏回归系数统计有效,否则统计无效。

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