偏最小二乘
模型选择和验证表 - R 平方
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偏最小二乘模型选择和验证表 - R 平方 |
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R 平方值提供每个响应中由预测变量解释的变异的比率，表明每个模型与您的数据的拟合优度。Minitab 显示所有计算的模型的 R
值。所选模型的 R 基于方差分析表中的平方和。
如果不使用交叉验证，则模型选择和验证表中只有 SS 和 R 列。
输出示例 |
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湿度 的模型选择和验证 分量 X 方差 误差 R-Sq PRESS R-Sq（预测） 1 0.984976 96.9288 0.806643 103.549 0.793436 2 0.996400 88.9900 0.822479 105.650 0.789245 3 0.997757 71.9304 0.856510 91.172 0.818127 4 0.999427 58.3174 0.883666 75.778 0.848836 5 0.999722 58.1261 0.884048 78.385 0.843634 6 0.999853 48.5236 0.903203 69.024 0.862308 7 0.999963 45.9824 0.908272 71.146 0.858076 8 0.999976 33.1545 0.933862 51.386 0.897493 9 0.999982 32.8074 0.934554 51.055 0.898154 10 0.999986 32.7773 0.934615 53.299 0.893677 脂肪 的模型选择和验证 分量 X 方差 误差 R-Sq PRESS R-Sq（预测） 1 0.984976 282.519 0.050127 308.628 0.000000 2 0.996400 229.964 0.226824 267.199 0.101637 3 0.997757 115.951 0.610155 143.986 0.515895 4 0.999427 98.285 0.669550 127.389 0.571698 5 0.999722 57.994 0.805015 76.435 0.743012 6 0.999853 53.097 0.821480 72.109 0.757560 7 0.999963 52.010 0.825133 72.412 0.756540 8 0.999976 48.842 0.835784 76.432 0.743024 9 0.999982 34.344 0.884529 67.884 0.771764 10 0.999986 31.050 0.895604 65.116 0.781068 |
解释 |
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在此示例中，所选模型的 R 位于具有 10 个分量的行中。湿度和脂肪含量的 R 分别为 93.5% 和 89.6%，表明模型对数据拟合得极好。
常用统计图形在线生成工具：
实用工具：
