请问回归分析中的R方和T值是什么意思？

Question

如题所述

Answer 1

β也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。

T值是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异。

F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。

扩展资料

线性回归的基本应用：

线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。

线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合，但他们也可能用别的方法来拟合，比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里（比如最小绝对误差回归），或者在桥回归中最小化最小二乘损失函数的惩罚.相反,最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型.因此，尽管“最小二乘法”和“线性模型”是紧密相连的，但他们是不能划等号的。

参考资料：百度百科—线性回归

Answer 2

在回归分析中，R方（R-squared，即R的平方）和T值（t score）是两个常用的统计指标，用于评估模型的拟合效果和变量显著性。
R方是一种衡量模型拟合优度的统计量，它表示模型能解释的因变量变动的百分比。例如，R方=0.810表示模型能解释因变量变动的81%，剩余的19%则不能被模型解释。R方的值越大，说明模型拟合效果越好。
T值是对每个自变量（在logistic回归中）的逐个检验，看其beta值（回归系数）是否有意义。它是用于检验自变量与因变量之间关系是否显著的工具。F值则是整个模型的总体检验，看拟合的方程是否有意义。一般来说，如果T值和F值的显著性都为0.05，那么这个模型的拟合就是比较良好的。