按独立变量加权的r平方

是一种统计指标，用于衡量回归模型的拟合程度。它是普通最小二乘法（OLS）回归模型的一个扩展，通过对不同自变量进行加权，可以更准确地评估模型的拟合效果。

在普通最小二乘法中，r平方衡量了因变量的变异中可以由自变量解释的比例。而按独立变量加权的r平方则考虑了不同自变量的重要性差异，通过对自变量进行加权，更准确地反映了模型的拟合情况。

按独立变量加权的r平方的计算公式如下：

r^2 = 1 - (SSR / SST)

其中，SSR代表回归平方和（Sum of Squares of Residuals），表示模型预测值与实际观测值之间的差异的平方和。SST代表总平方和（Total Sum of Squares），表示因变量的总变异。

按独立变量加权的r平方的取值范围为0到1，值越接近1表示模型的拟合效果越好，值越接近0表示模型的拟合效果较差。

应用场景： 按独立变量加权的r平方可以应用于各种回归模型的评估中，特别适用于多个自变量具有不同重要性的情况。通过对不同自变量进行加权，可以更准确地评估模型的拟合效果，并找出对因变量影响最大的自变量。

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