弱视戴矫正眼镜不遮盖有用吗 什么是弱视？加入及眼睛之外的没有结构变化的矫正视力小于正常（小于0.9）。2，弱视的发病率是什么？弱视发病率为3％。3，弱视是什么类型的？根据病因可分为：（1）斜视性。
在回归分析中，相关指数R 考点：独立性检验的基本思想专题：计算题 概率与统计分析：根据回归分析的公式和性质，可以用来衡量模拟效果好坏的几个量分别是相关指数，残差平方和和相关系数，只有残差平方和越小越好，其他的都是越大越好．用系数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，模型的拟合效果越好，而用相关系数r的值判断模型的拟合效果时，r|越大，模型的拟合效果越好，由此可知相关指数R2的值越小，说明残差平方和越大．故选B．本题考查回归分析，属于基础题．解决本题的关键是理解对于拟合效果好坏的几个量的大小反映的拟合效果的好坏．
由相关指数R2=1-残差平方和ni＝1(yi？.y)2 知，相关指数越大，残差平方和越小，拟合的效果越好．故选：A．
残差R是越大越好还是越小越好？ 越小越好！
有如下几个结论： 用相关指数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故①正确；在回归分析中，回归直线过样本点中心：（.x，.y）点，故②正确；带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高．故.
R平方、t值和F值在什么范围内才是有效的.例如以下结果分别表示什么意义？ t统计量是检验系数显著性的，一般要大于2；Sig值是t统计量对应的概率值，所以t和Sig两者是等效的，看Sig就够了.Sig值要求小于给定的显著性水平，一般是0.05、0.01等，Sig越接近于0越好；R方衡量方程拟合优度，R方越大越好，一般地，大于0.8说明方程对样本点的拟合效果很好，0.5～0.8之间也可以接受.时间序列的话，R方很容易达到很大，如果是截面数据，R方的要求没那么严格.但要注意的是R方统计量不是检验的统计量，只衡量显著性；F是检验方程显著性的统计量，是平均的回归平方和与平均剩余平方和之比，越大越好。分析这些检验结果最好参照数据本身的特点进行定位，而不是规定一个死板的参照标准.第一个结果不错第二个不能通过t检验，参数不显著，而且拟合优度非常低第三个结果可以接受第四个不能通过t检验第五个能通过t检验 参数显著 但拟合优度太低
回归分析中，相关指数 A 析：根据回归分析的公式和性质，可以用来衡量模拟效果好坏的几个量分别是相关指数，残差平方和和相关系数，只有残差平方和越小越好，其他的都是越大越好．用系数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，.
origin数据拟合好坏评判标准 拟合的好坏2113可以参考拟合结果报5261表中的相关系数，也就是Adj.R-Square（R平方）这一项4102，这个数越接近±1，则表示1653数据相关度越高，拟合越好，它可以表示数据的离散程度，一般两个9（即0.99）以上是有必要的！
残差大小和拟合效果的关系 显然是越小越好.因为残差就相当于所有点的误差的平方和
关于stata回归结果分析问题，谢谢大家 我在做两个变量的回归分析，比如 不一定，首先变量提示由于共线性被剔除有两种原因，一种是正常的，不用管，一种是不正常的，需要处理，不过总的来说无论你是否处理，它都不会进入回归（stata会自动忽略）。
