SPSS线性回归可以输出RMSE吗?

原创 数据小兵  2022-09-23 11:20  阅读 250 次
数据小兵成长记

课程读者问我:我想看多个线性回归模型的RMSE指标,SPSS里面好像只有R平方,但没有RMSE,怎么计算?

对于回归模型的评价,R平方或调整后的R平方是常用的,它告诉我们当前模型可以解释因变量Y变异的百分比,反映模型的解释能力/拟合质量,可用于单个模型的评价,以及多个模型的比较。

多个模型的比较,还可以用MSE、RMSE等指标。MSE为均方误差,是一个平方后的数据,所以单位和原始数据不同。RMSE为均方根误差,是MSE的开根,和原始数据的单位一直,解释结果时更符合实际情况,容易理解。所以,MSE和RMSE我是推荐后者的。

那么,SPSS的线性回归是否提供了RMSE指标呢?我们随便做一个线性回归,大家看下面的这个模型拟合表格:

R方的结果是一目了然的,似乎没有看到RMSE。

还是这个表格,它的最后一列是什么指标呢?

大家注意啊,SPSS线性回归输出的【模型摘要表格】中,最后一列这个【标准估算的误差】指标,就是RMSE。

大家可以自己按照本文第一张图片及RMSE计算公式去计算验证,结果是一致的。

同样的数据,小兵用JASP软件跑回归,得到模型摘要表格如下:

你看吧,JASP软件模型摘要表格的最后一列,直接给的指标名称就是RMSE,其结果和SPSS的模型摘要表格最后一列一致。

所以,SPSS线性回归输出的【模型摘要表格】中,最后一列这个【标准估算的误差】指标,就是RMSE。【标准估算的误差】这个名称比较晦涩,不如RMSE这么直观直接。

本文完

文/图=数据小兵

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