线性回归方程中的相关系数r
r=∑(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(Xi-X平均数)^2*∑(Yi-Y平均数)^2]
R2就是相关系数的平方，
R在一元线性方程就直接是因变量自变量的相关系数，多元则是复相关系数 判定系数R^2
也叫拟合优度、可决系数。表达式是: R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS
该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。
问题：在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量， R2往往增大 这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。
——但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关，R2需调整。
这就有了调整的拟合优度: R1^2=1-(RSS/(n-k-1))/(TSS/(n-1))
在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响: 其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总体平方和的自由度。
总是来说，调整的判定系数比起判定系数，除去了因为变量个数增加对判定结果的影响。 R = R接近于1表明Y与X1， X2 ，…，Xk之间的线性关系程度密切； R接近于0表明Y与X1， X2 ，…，Xk之间的线性关系程度不密切
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第1个回答 2017-10-27
题目不给全，如何求？？追问
只需要根据已知的式子解出r就可以了
你的表达式都和t没有关系，如果对t求和
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