社会学中回归分析r2的值 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的值越大，说明残差平方和越小． R是衡量两个变量之间相关程度的系数，是判定变量之间线性相关性的一个相对指标。相关系数用字母R表示，最早由英国统计学家卡尔·皮尔逊设计并提出。 相关系数R取值在±1之间，当R为0时，表示两个变量绝对不相关；当R大于0时，两个变量正相关，即你增加我也增加，你减少我也减少；当R小于0时，两个变量负相关，即你增加我减少，你减少我增加；当R等于1或-1时，表示两个变量绝对相关。 相关系数R越接近于±1，两个变量之间相关性越强。一般认为：当R值为±0.7或更大时，两个变量高度相关，即强相关；当R值在±0.5~±0.7之间时，两个变量中度相关；当R值在±0.3~±0.5之间时，两个变量弱相关；当R值低于±0.3时，说明两个变量之间几乎不存在相关关系。 相关系数R在回归分析中的作用主要有两点。 1、判断自变量与因变量的关系，以确定该自变量有没有纳入回归方程的必要（如果是一元回归，就是有没有做回归分析的必要）。一般情况下，如果R低于±0.5，则这个自变量不需要纳入回归方程。 2、用回归分析预测，对实际值与预测值进行相关分析，相关系数R代表着回归方程的精度，也即回归方程的拟合程度。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/e66b0ed09889680203d8ce2f0066f5335b816778.html