r方拟合计算公式，r方是啥意思

r平方计算公式

在统计学中对变量进行线行回归分析，采取小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1当中，越接近1，回归拟合效果越好，大多数情况下觉得超越0.8的模型拟合优度比非常高。

r平方计算公式：

R^2=SSR/SST=∑(i=1→n)(yi^-y)^2/∑(i=1→n)(yi-y)^2。

R方是Coefficient of Determination，也叫R Squared，大多数情况下地，在机器学习中我们用R Squared评价我们训练模型的合理性，大白话讲就是模型 模型参数啥的都搞出来了，但是，这个模型究竟好不好呢？我们先选择一个简单的模型，然后让我们的训练的模型和这个简单的模型比较，假设，

我们费了好大力训练的模型比这简单模型效果都差，那这个我们这个模型本选择就不好，不然，这模型可能还不错吧。举例来说，我们按照一部分特点去预测房价，我们不妨直接把这些房子的平均值作为预测值（这个平均值称为 均值模型，容易得到），然后我们利用一个复杂机器学习的算法

去预测房价（训练的模型）。按照R方的公式，SSresSSres表示我们的训练的模型的一个偏离真实值得情况，SStotSStot表示均值模型（我们随便选的一个简单模型）偏离真实值得情况，假设

SSresSSres比上SStotSStot比1还需要大不少，说明我们训练的模型垃圾，比随便搞的一个均值模型效果都差，那还费力气图个啥，这个训练的模型本身就不适合现目前的问题，若SSresSSres比上

SStotSStot在（0,1）当中，恩，说明我们模型至少比随便选的模型效果好，还不错。

当按照试验数据进行曲线拟合时,试验数据与拟合函数当中的吻合程度,用一个与有关系数相关的一个量‘R平方’来评价,R^2值越接近1,吻合程度越高,越接近0,则吻合程度越低!R平方值可以自己计算.

只要清楚X,Y两组数据,按照公式： R = E{[(X-E(X)][Y-E(Y)]} / [D(X)D(Y)]^0.5式中：E(X)、E(Y) 分别是X、Y的平均值； D(x)、D(y) 分别是X、Y的方 差.R就是有关系数,可正、可负。

兀r的平方是圆的面积。

兀是圆周率，为3.1415926

圆的面积计算公式：S=兀r的平方。

一，股票交换率计算：计算公式：股票交换比率R=被并购企业的每股作价/并购企业的每股市价理解：（并购企业R股=被并购企业的1股）股票交换比率即目标公司每股股票可换取并购公司股票的数量。股票交换比率含义：指在用股权交换达到并购时，并购方与被并购方股份数的交换比例。（换取被并购方一股股票，并购方需用的股票）　

曲线回归方程公式：y=（a+bx）/x

两个变数间呈现曲线关系的回归，曲线回归是建立不一样变量间有关关系的非线性数学模型数量关系式的统计方式。农业化学中各自不同的原因间的相互关系多数是曲线关系。曲线回归分析或非线性回归分析：以小二乘法分析曲线关系资料在数量变化上的特点和规律的方式。

扩展资料：

可化为直线的回归是曲线回归中应用广泛的形式。对某种形式的曲线回归模型取一定形式的变量变换，转换为线性回归模型，就可以将曲线回归以线性回归的方式计算出式中各项参数，并进行统计检验和推断。

对等间距水平的试验引进一族正交多项式，经数据变换后满足正交条件，以此消除了各原因当中有关性，并简化计算过程。正交多项式同样适用于多元多项式回归。

当按照试验数据进行曲线拟合时，试验数据与拟合函数当中的吻合程度，用一个与有关系数相关的一个量‘R平方’来评价，R^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0，则吻合程度越低！R平方值可以自己计算。 只要清楚X，Y两组数据，按照公式： R = E{[(X-E(X)][Y-E(Y)]} / [D(X)D(Y)]^0.

5 式中：E(X)、E(Y) 分别是X、Y的平均值； D(x)、D(y) 分别是X、Y的方 差。 R就是有关系数，可正、可负；R^2 = 0 我抄别人的，你看是否有用

可决系数R的平方和统计量F存在的关系是：F value 可以用R square 来算，f与r^2关系推导计量经济学（因为F=（R2/q）/（（1-R2）/(n-k-1))，故此，R2=0时，F=0。讲得具有更多的体点：R2和F统计量都是衡量拟合优度的，当方程完全不拟合时，R2和F统计量都为0。）

扩展资料：

F统计量是指在零假设成立的情况下，满足F分布的统计量。

一个特定数值针对其平均值的偏离，称为离差，而一变量的各数值针对其平均值的偏离，称为变异。一般用离差平方和来描述变异程度。离差平方和又简称平方和(Sum of square)。在研究单变量的离中趋势描述时，我们已经接触了离差平方和的概念，样本标准差

的定义公式中就直接使用了上面说的概念。平方和被对应的自由度去除，得到平均平方，简称为均方(Mean square)。样本标准差就是被自由度(n-1)所平均的x针对

离差均方的算术平方根。下面我们将应用平方的概念去开发测度一个回归方程拟合协变关系效果的量数。

r表示一个数，r方表示r几次方其实就是常说的哪些r连续相乘

按照正弦定理，a/sinA=b/sinB=c/sinC=2R，这当中R是外接圆半径。

外接圆面积=πR^2。

设两边为a，b其夹角为A。

外接圆半径R=a/sinA=b/sinB=c/sinC=2R。

面积=πR方。

计算公式：

1、已知三角形底为a，高为h，则S=ah/2。

2、已知三角形两边为a，b，且两边夹角为C，则三角形面积为两边之积乘以夹角的正弦值，即S=(absinC)/2。

3、设三角形三边分别是a,b,c，内切圆半径为r，则三角形面积S=(a+b+c)r/2。

4、设三角形三边分别是a,b,c，外接圆半径为R，则三角形面积为abc/4R。

5、在直角三角形ABC中(AB垂直于BC)，三角形面积等于两直角边乘积的一半，即：S=AB×BC/2。