上小学 · 2023年03月26日
NO.PZ2020010801000018
问题如下：
When is less than 0? Can this measure of fit be larger than 1?
解释：
is always less than and so cannot be larger than 1. It can be smaller than 0 if the model explains virtually nothing and the degree-of-freedom loss is sufficient to push its value negative.
请问这个题目加答案在说啥？看不明白，也不知道与哪个知识点有关。
李坏_品职助教 · 2023年03月26日
嗨，爱思考的PZer你好：
题目是这样的：
这里R2上面加一横线，指的是经过调整后的R^2。对于多元线性回归来说，如果疯狂的增加自变量x的个数，一定能够提高原始的R^2，但是那会带来多重共线的问题。所以要对原始的R^2进行自变量个数的惩罚，调整之后就是带横线的R^2。这个R^2简单来说就是x的个数越多，对R^2的惩罚越大，所以带横线的R^2一定小于原始的R^2，所以不可能大于1。
如果你的x都是无法通过统计检验的话，那么带横线的R^2是可以小于0的，也就是这个统计模型毫无解释力度。
可以看看讲义的“R^2 and Adjusted R^2”，
----------------------------------------------努力的时光都是限量版，加油！
上小学 · 2023年03月29日
谢谢，可以小于零感觉是个新的说法，我以前理解不过是降低了，最多就是零了，咋还成为负的呢。
