在回歸分析中，r-squared值應該為多大？
就像經常被問到，在回歸分析中，r平方應該為多大才表示回歸模型是好的？我經常能夠聽到這類問題，在沒回答這個問題之前，我會解釋如
何來解釋r平方值，我也會闡述為何這個數值可能是乙個誤導性的統計量，因為小的r平方值不代表模型就擬合的很差，相反，r平方值很大
也不代表模型就擬合的很好。
很明顯，「r平方應該為多少」這個問題的答案取決於以下內容
在這個問題點上，我將幫助大家來更精確的解釋這個問題，然而，恕我直言，因為我將告訴大家如果你問了這個問題，就相當於你問了乙個錯
誤的問題，我將告訴你你應該如何來問這個問題，且如何來回答這個問題。
r平方的值應該為多少？對這個問題只有乙個可能的答案，r平方必須等於基於線性模型能夠解釋的響應變數變異源的百分比大小，不多也不
少 當你問這個問題的時候，其實你最想知道的是回歸模型能否滿足你的期望目標，模型能否滿足你的需求？接下來我將幫助你詢問和回答正
確的問題，問題取決於對於線性回歸模型你主要的目標是：
描述**變數和響應變數之間的關係或者**響應變數的數值
r平方和自變數及響應變數之間的關係
這個問題比較簡單，如果你的主要目標是判斷哪些**變數是顯著的並且**變數在變化的時候響應變數將如何變化，那麼r平方就是完全不
切題的指標了。
如果你正確的指定了回歸模型，r平方並不會影響你如何判斷自變數和因變數之間的關係。
假設你擬合出了自變數和因變數的關係，通過p值判斷自變數是顯著的，係數為2，其它所有的假設都滿足要求。
這個結果說明自變數變化乙個單位，與之相關的因變數就會變化2個單位，不管r平方是25%還是95%，這個解釋都是正確的。
詢問「r平方應該為多大」從這點上來說就是講不通的，因為它沒有起到什麼作用。乙個小的r平方並不會否定**變數的顯著性或者改變係數
的均值。r平方可以簡單到任何乙個值，它並不需要任何專門的數值用來做有效的解釋。
為了相信你的解釋，將改用問哪個問題呢？
r平方和**的響應變數
如果你的主要目標是分析**的精度，r平方就是乙個要關心的引數了，**並不是像只**值那樣簡單，因為其包含了實驗誤差，精度越高
，誤差就會越小。
因為較小的r平方表明模型中就有較大的誤差，因此，r平方如果越小，就說明模型的精度越差，你不能使用r平方來決定你的**值是否足
夠精確裡滿足你的需求。
這就是為什麼「r平方應該為多少」這個問題是不正確的。
那麼該怎麼來問呢？基於上面的解釋，你應該這樣詢問：
**區間是否足夠的精確來滿足我的需求？
**區間和精度
**區間代表在指定了設定的**變數的設定後，乙個新的觀察的範圍。這些區間就是平均**誤差。窄**區間顯示更精確的**。
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