回归分析中R2多大合适,论文回归结果可以不报告R2吗

多元线性回归r方多大有意义从数值上说，R2介于0~1之间，越接近1,回归拟合效果越好。多元线性回归就是用多个x(变量或属性)与结果y的关系式来描述一些散列点之间这个值介于0~1之间，越大越好。但实际研究中并没有固定的标准，有的专业0.1甚至0.05这样都可以，但

ˋ▽ˊ 拟合优度R2:R2越大，说明回归线拟合程度越好；R2越小，说明回归线拟合程度越差。由上可知，通过考察R2的大小，我们就能粗略地看出回归线的优劣。范围为0到1之间调R^2不是越高越好，如果变量之间有相关性，r^2也会很高，但是没有用，反而变量相互独立是比较有效

模型1,相关指数R2为0.89 B. 模型2,相关指数R2为0.98 C. 模型3,相关指数R2为0.09 D. 模型4,相关指数R2为0.50 答案[答案]B相关推荐1对于两个变量y,x进行回归分析时，分别选择0.8左右。从拟合度的角度来说，拟合优度R²到达0.8以上就可以说拟合效果不错了。R²的值越接近1，说明回归

回归r2要达到多少是显著的回归r2要达到0.9是显著的。模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判拟合度r2多少合适我怕的是人心2019-04-08 好评回答原则上R Square 值越高(越接近1),拟合性越好，自变量对因变量的解释越充分。但最重要的是看sig值，小于0.05,达到显著水平才有意