excel曲线拟合中的决定系数R平方是如何求出来的？ VBA编程：t=(Application.WorksheetFunction.Pearson(InDat，OutDat))^2Excel里R平方：R平方值是趋势线拟合程度的指标，它的数值大小可以反映趋势线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度，拟合程度越高，趋势线的可靠性就越高。R平方值是取值范围在0～1之间的数值，当趋势线的 R 平方值等于 1 或接近 1 时，其可靠性最高，反之则可靠性较低。R平方值也称为决定系数。判定系数R2(coefficient of determination)：回归平方和占总误差平方和的比例：反映回归直线的拟合程度，取值范围在[0，1]之间，R2越趋近于1，说明回归方程拟合的越好；R2越趋近于0，说明回归方程拟合的越差，决定系数平方根等于相关系数总平方和(SST—total sum ofsquares)：反映因变量的 n 个观察值与其均值的总误差。回归平方和(SSR—sum ofsquares of regression)：反映自变量 x 的变化对因变量 y 取值变化的影响，或者说，是由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y 的取值变化，也称为可解释的平方和。残差平方和(SSE—sum of squares of error)：反映除 x 以外的其他因素对 y 取值的影响，也称为不可解释的平方和或剩余平方和。
请教spss回归分析结果解读 首先看 方差分析表2113 对应的sig 是否小5261于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型4102显著，再看下面的回归系数表，如果1653这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。这个在一般做论文中，不需要管它的高低，因为论文重在研究方法和思路的严谨性，导师不会追究你的结果是对是错，你的数据本身就不一定有质量，所以无所谓，不必在意。第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值，如果sig小于0.05，说明该自变量对因变量有显著预测作用，反之没有作用。
谁能解释一下，excel数据分析模块下的回归分析的参数 excel做回归分析，结果页里的参数分别是什么，有什么含义？例如多元回归下的参数有：Multiple R；R Squa…
