[程式] 關於Excel中趨勢線的R^2

看板Statistics作者 (Sebastian)時間8年前 (2017/01/01 17:55), 8年前編輯推噓2(2019)
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[軟體程式類別]: Microsoft Excel 2007 [程式問題]: 線性迴歸的公式問題 [軟體熟悉度]: 熟悉 [問題敘述]: 想藉由程式給出的數值做進一步分析,卻不知道該怎麼下手。 一般的單變數線性迴歸公式在高中數學課程中已有提及: 迴歸直線的斜率、y 截距、相關係數的公式及意義。 在分析數據時偶爾會先規定好 y 截距(例如已知二變量成正比), Excel 也有提供這個功能,而且仍能算出一個「R^2」, 但此時這個 R 與原始數據的相關係數並不相同。 (至於斜率則確定是由最小平方法決定:Sum(XY)/Sum(X^2)。) 經過測試,前述的「R^2」的公式如下: <XY>^2-<X^2><Y>^2 + 2b * (<X^2><Y>-<X><XY>) - b^2 * (<X^2>-<X>^2) -------------------------------------------------------------------, <X^2>(<Y^2>-<Y>^2) 其中 b 是預設的 y 截距,<Z> 代表數據 {Z_i}_{i=1}^{n} 的平均值。 若考慮的是「Y 與 X 應該要成正比」,即 b=0, 則「R^2」的公式簡化為 <XY>^2-<X^2><Y>^2 --------------------。 <X^2>(<Y^2>-<Y>^2) 已經知道的是:R^2≦1,且隨著 b 而變化的最大值就是相關係數^2。 如同一開始所說,想要針對 R^2 這個數值去分析數據, 但是卻遇到 R^2 可能出現負值(這點由公式可簡單看出), 所以似乎難以將它詮釋成與「相關係數」類似的概念。 那到底應該怎麼去詮釋才合理呢? 以上就是想問的問題。因為關於統計大概只知道 高中程度+能用微積分計算一些分佈,所以寫得可能不是那麼專業, 還望各位大大海涵並先謝謝各位指導。 [題外]: 打完才發現我並不是對程式碼有問題,這樣的話分類在程式真的對嗎? 不對的話請告訴我,我會改標題。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.230.122.4 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1483264557.A.71F.html

01/02 11:52, , 1F
「先規定好 y 截距(例如已知二變量成正比)」你確定?
01/02 11:52, 1F
擬合用的模型是 y=ax (這就是手動規定 y 截距=0) 極小化 Σ(y_i - a*x_i)^2 得到 a=[Σ(x_i*y_i)]/[Σ(x_i^2)] 不過至少物理上這個做法滿常用到。 因為很多模型已經確定是正確的,例如測量一物體的密度:D=M/V。 在校正過所使用的儀器後, 1. 把測得的質量對體積作圖,計算迴歸直線斜率。 2. 把測得的質量對體積作圖,計算最佳過原點直線的斜率。 3. 對每筆數據計算 M/V,再求其平均。 以上三個方法應該都可行,只是今天剛好選了2而已。 還是說這個方法就是胡說八道而已呢? ※ 編輯: Vulpix (61.230.122.4), 01/02/2017 13:08:51

01/02 13:14, , 2F
你的意思應該是截距為0而不是固定截距。就算不為0,變
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數間仍可存在正相關。
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01/02 13:17, , 4F
有截距項的最小平方法回歸的R2才會是Pearson相關的平方
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01/02 13:17, , 5F
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01/02 13:20, , 6F
我說的「先」是指在選定模型的時候就不考慮截距非0的可能
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01/02 13:21, , 7F
那……這樣跟我先固定了截距=0有差嗎?
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01/02 14:33, , 8F
畫資料散佈圖跟你的模型看看,配適結果可能比水平線還差
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01/02 14:50, , 9F
這個我知道,可是我想問的是這樣的「R^2」應該如何詮釋。
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01/02 15:41, , 10F
我沒檢查你的R^2算對了沒,但它不可能小於0。
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01/02 15:42, , 11F
如果算對了,R^2的意義一直是存在的,和相關不必有關係
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01/02 15:43, , 12F
意義就是「總變異能被迴歸線解釋的量」。
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01/02 17:29, , 13F
Excel給的數字就是會有負的,所以才難以想像…
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01/02 18:14, , 14F
不放截距項,R2就可能會是負的;而且也不能用一般
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01/02 18:15, , 15F
那就是算錯了,或者不知道算成什麼東西。
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教科書上的敘述去解釋。
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01/02 18:18, , 17F
另外一提,我認為你的資料很可能不同意截距為0的假設
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01/02 18:18, , 18F
你可以跑一個一般的OLS,然後檢定常數項=0試試看
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我想應該是我的說法有問題…… Excel 給了 R^2, 但沒有一個地方找的到公式,那個公式是我自己嘗試幾筆數據後歸納而得。 (也經過多筆隨機產生的數據驗證過,所以程式給的 R^2 就是這麼算的。) 目前遇到的數據若真的「應該」成正比,那用這個模型擬合的效果其實不差。 而 R^2 也頗接近 1,通常也比相關係數^2小。 但是「從公式來看」,R^2 有可能是負值, 所以不應該單純以相關係數的角度去詮釋它。 甚至,它似乎應該當成某種更廣義的東西,但那到底是什麼? 經過配方,公式可改寫成: R^2 = r^2 - (σ_X/σ_Y)^2 / <X^2> * (b-"最佳b")^2 其中 r 是 Pearson 相關係數, σ_Z 表示 Z 這組數據的樣本標準差, "最佳b" 則是一般線性迴歸所得的 y 截距。 ※ 編輯: Vulpix (61.230.122.4), 01/02/2017 18:49:06

01/17 10:19, , 19F
https://goo.gl/nJ97Ub 情況不太一樣但應該是答案。
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01/17 10:21, , 20F
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04/09 14:24, , 21F
抱歉,這麼晚才看到這篇。我要找的就是樓上給的,感恩!
04/09 14:24, 21F
文章代碼(AID): #1OQD8jSV (Statistics)