Multiple-Regression
解釋方差是什麼意思？
特別是，我想知道為什麼我們有這個概念 Multiple R（我可以理解為多元回歸中觀察到的和預測的分數之間的相關性），然後是一個單獨的概念 R-squared，它只是平方或 R。
我被告知 R 平方是解釋的百分比變化，而 R 不是，但我不明白相關性和解釋的變化之間的區別。
這裡的一個主要問題是回歸分析中“變化”的度量與觀察變量與其預測平均值的*平方差有關。*對於理論分析和實際工作來說，這是一種有用的變異度量選擇，因為與均值的平方差與隨機變量的方差有關，而兩個獨立隨機變量之和的方差就是它們的個體差異之和。
在多元回歸中，表示當與預測均值的平方差用作變異度量時，回歸模型解釋的觀察變量中“變異”的分數。多重 R 只是平方根.
恐怕我從來沒有理解指定 Multiple R 的值而不是. 與相關係數不同在單變量回歸中，它顯示了兩個變量之間關係的方向和強度，指定多重 R 似乎並沒有增加太多額外混淆的機會。