Re: [問題] negative R^2
※ 引述《musicmen ()》之銘言：
: ※ 引述《dreamson (做不完的事情)》之銘言：
: : R^2是在算迴歸模型中，自變數對應變數變異的解釋能力
: : 因此你用70% data估計出迴歸參數後，算出來的R^2當然是用原本
: : 70%的data去算出來的，你不能再拿另外30%data帶入去算R^2，那沒有
: : 意義，要有意義的話，就是在用剩下30%的data再去估計出另一條回歸式
: : 跑出來的R^2才是有意義的。
: : 你也可以去看一下R^2的公式，他所帶入的實際資料一定就是估計出參數的那些資料
: : 而不是另外在代資料
: 恩恩..這好像也是我遇到的問題, 我希望這些找出來的參數a0, a1, a2
: 是可以被generalize的, 換句話說我希望以後我測到的任何data的variance
: 至少可以被這些參數解釋一部份, 不過這樣看來的話是不是因為你無法假設
: 原本測量到的data是homogeneous? 還是這的確存在某些定義上的限制嗎？
先說題外話...
一般來說，自變項多用 x1, x2... 表示
自變項的係數多用 b1, b2... 表示
截距的話，有些人用 a 有些人用 b0
但是截距項不會有 x0 出現...
回主題...
你運用一組數據去建構一個迴歸式
R^2 是協助你決定是否接受這個這個模型設定的工具
一旦你接受這個模型了，在你運用這個已被接受的模型去做預測時
R^2 這項工具此時已經不具意義了...
因為你當初已經接受了這個模型的設定以及所估算出來的參數...
一個模型的預測效果好不好，並不是這樣去測的
應該利用一組自變項資料去估算出一組依變項
然後看看這組估算出來的依變項表現如何...
估出來的結果如果不好，那麼這個模型就有討論的空間了...
這時，你可能就得推翻或修改原先的模型
要修還是要翻？就要看研究人員的決定...
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