當 R2 呈陰性時，就喜歡它<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />大家好，
有誰知道 JMP 在計算“在原始尺度上測量的擬合”時在雙變量擬合平台中做了什麼？ 我剛得到一個負R 2 . 它是否估計沒有截距的模型？
我知道數據是奇特的，當使用對數對數轉換時，我有很多遺漏的觀察結果，但仍然必鬚髮生一些事情......
附件是帶有腳本的數據表，用於重現我得到的結果。
謝謝，
羅恩
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它感謝他的澄清。
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它只有在雙變量/Fit Specia昇在用 X 擬合 Y JMP 會將預測值反向變換到原始尺度，但它不使用上述文獻中提到的反對數變換進行調整。當您將轉換後的響應與擬合模型或通過 X 擬合 Y（Fit Special 除外）一起使用時，將對轉換後的響應進行預測，預測刻畫器也是如此。
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它在這種情況下，我想問您是否知道 JMP 在從擬合模型平台詢問預測值時（動態轉換後）是否使用此校正（或任何其他校正）？預測分析器呢？
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它非常感謝，這一切都是相關且有趣的。
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它不幸的是，恕我直言，它們的有用性和可比性是有限的。
補充說明——我如果您想從對數線性模型的原始尺度上進行預測，則需要反對數。 但是，您還需要通過添加來應用調整s 2 /2，即，是的* = exp[log(y* ) + (s 2 /2 )]。 這個博客文章解釋了原因：計量經濟學節拍：Dave Giles 的博客：從對數線性回歸進行預測.
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它我明白了，那麼我怎樣才能利用反日誌結果呢？它們有什麼可比性？
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它兩種模式，一種適合原始數據，另一種適合對數對數轉換後的數據，是不同的模型。 反對數不會使對數線性模型的擬合統計摘要與原始線性擬合的結果相同。
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它謝謝煎草,
這確實重現了負數。但我希望這個數字與將一條線擬合到與圖片中相同的數據的結果相同。
但如果我只是用一條合適的線運行它，我不會得到相同的 R2。
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它對於錯過“按原始比例測量的擬合”報告，我深表歉意。 附表顯示了在這種情況下負 R 平方的來源。 我保存了專欄殘差速度從模型擬合（請注意，它是通過將 Exp 反向變換到原始比例來計算的）。 然後我計算了兩個平方和列：總SS (SST) 和SS 錯誤(SSE)，對於 JMP 使用的 R 平方公式，即 1- SSE/SST=1- 164569257/115933657=-0.41951234。因此，反向變換產生負 R 平方。
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它很抱歉對於這個誤會。我指的是下面標記的 R2。
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它R Square Adj 是在回歸中針對 # 個模型項調整的原始 R^2
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它謝謝你的評論煎草
我肯定錯過了什麼。它到底在哪裡說在輸出中進行了調整？
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它我要補充一點，負 R Square Adj 意味著預測變量的可變性部分無助於預測預期響應。 因此，不應僅將 R Square 用作判斷模型預期性能的鐵拳。 但它也適用於 R Square 和相關的 R Square Adj。要積極。
回复：當 R2 出現負數時就喜歡它你的 R 平方實際上是正的，但它接近於零。 發生這種情況時，調整後的 R 平方可能略微為負。這就是調整後的 R 平方公式的構建方式。 實際上，如果 R Square 為
在您的情況下，負 R Square Adj。將在 R 平方 <0.0013568 時發生。 多麼負的 R 平方調整。意味著模型項無助於預測響應.
它是否估計沒有截距的模型？
不，它默認包含攔截。
