Statistics 普通最小二乘法和R平方法（确定系数）之间的差异？

*嗨

有人能指出普通最小二乘法和R平方法（决定系数）之间的区别吗？

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它们看起来和我非常相似，都在计算估计值和实际值之间的差值，求和，然后求平方。也许我弄错了。任何建议？*

普通最小二乘法是一种回归方法，R平方是一种度量，表示回归模型中自变量或自变量对因变量的解释程度

例如，如果你将一系列国家的人均GDP（因变量）与工业化水平（自变量）相关联，回归得到的R平方为0.89，这意味着工业化解释了人均GDP的89%

确定系数的最一般定义是

R平方=1-（SSRes/SSTot），其中：

SSRes是回归平方和，也称为解释和 正方形

SSTot是平方和的总和

资料来源：

OLS回归涉及矩阵代数，我在这里演示有点复杂（尽管我不是这方面的专家）。请检查以供参考：

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这里重要的是你要明白OLS和R平方是两个不同的东西。你做一个回归，将一个因变量与多个自变量关联起来，然后用R平方检验这个回归是否有意义

OLS回归将在双变量模型中讨论，即只有一个自变量（X）预测因变量（Y）的模型

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其中，R^2平方将用于评估我们构建的模型所解释的方差

你能指出两者的计算方法有什么不同吗？我在回答中做了一些修改