线性回归r方的意义？线性回归R平方的意义，R是相关系数，

取值范围（-1,1）越接近-1或1，散乱点越密集，越接近直线，回归线性方程拟合越好。

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以线性回归方程为例，R的平方越大，拟合效果越好。

因为r平方越大（接近1）意味着拟合的曲线越接近实际曲线，当然效果越好。！在线性回归方程中，相关系数RR=δ（平均Xi-X）（平均Y-Y）/根符号下[席席（平均Xi-X）^2×Sigi（平均Y-Y）^2〕R2是相关系数的平方，一元线性方程中的R直接是因变量自变量的相关系数，而多元是多元相关系数的决定系数R^2，又称拟合优度和可决定系数。

线性回归方程的系是什么？

r是相关系数r＝σ（Xi-x）（Y-Y）/根符号[σ（席-x）2σ（Y-Y）2]，其中σ“是指从i＝1到i=n的总和；x和y分别表示席席和彝的平均值

线性回归计算中的r怎么计算？

r2是相关系数的平方，

R是一个变量线性方程中因变量的直接相关系数，多个变量是复相关系数

样本相关系数的定义公式是：样本相关系数R具有以下特征：

1。R的值介于-1和1之间。

2。当r=0时，X和y的样本观测值之间不存在线性关系

3。在大多数情况下，0＜R＜1，即X和Y的样本观测值之间存在一定的线性关系，当R＞0时，X和Y正相关，当R＜0时，X和Y负相关。如果r=1，X和y完全线性相关，当r=1时称为完全正相关，当r=-1时称为完全负相关

拟合效果取决于重组数据的线性，即是否符合线性方程。一般采用线性相关系数来判断。越接近1，线性度越好

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