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    S S E 表示回归模型的残差平方和, S S T 表示因变量Y的整体波动。 但是有一个问题就是随着自变量个数的增多, R 2 的值会增大,不管你引入到模型中的变量是否真的与因变量y有关系,都会造成 R 2 的增大。
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    因此,这篇文章想和大家唠唠 决定系数R²的定义、用法,并简单聊聊它和P值的关系,希望你在理解后,可以将这个工具用得更顺手~ 01 定义理解及公式 R²(R-squared)决定系数,一般用于衡量 回归模型对数据的拟合程度。
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    很多高中生应该都会有这个疑惑, 复数 z = a + b i, (a, b) ∈ R z=a+bi, (a,b)\in \mathbb {R} 和一个二元向量 (a, b) ∈ R (a,b)\in \mathbb {R} 有什么区别 这种认知很大程度上是因为高中的题可以用虚部实部分离来解, 而且都满足平行四边形法则, 所以很多人都会 误以为 这俩都一样, 数学家就是矫情 那我们来思考一下
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