R^2 can actually be negative! Sampl

R^2 can actually be negative! Sample average,y ̅, “explains” more of the variation in the y_ithan the explanatory variables.
Either to include an intercept in the regression or
To conclude that the explanatory variables poorly explain y.
To always have a nonnegative R-squared To calculate R^2 as the squaredcorrelation coefficient between the actual and fitted values of y, as in

Kết quả (Việt) 1:

R ^ 2 thực sự có thể tiêu cực! Mẫu là, y ̅, "giải thích" nhiều hơn nữa của các biến thể trong y_ithan biến giải thích. Hoặc là để bao gồm đánh chặn một trong các hồi quy hoặc Để kết luận rằng các biến giải thích kém giải thích y. Luôn luôn có một vô R-squared để tính toán R ^ 2 như hệ số squaredcorrelation giữa thực tế và được trang bị các giá trị của y, như tại

Kết quả (Việt) 2:

R ^ 2 thực sự có thể là tiêu cực! Trung bình mẫu, y ̅, "giải thích" hơn về những thay đổi trong y_ithan các biến giải thích.
Hoặc để bao gồm một đánh chặn trong hồi quy hay
Để kết luận rằng các biến giải thích kém giải thích y.
Để luôn luôn có một số không âm R-squared Để tính toán R ^ 2 là hệ số squaredcorrelation giữa giá trị thực tế và được trang bị các y, như trong