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R方和线性回归拟合优度

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我最近一直在教授建模课程，并一直在阅读和思考适合度的概念。 R方由协变量X解释的结果Y的变化比例通常被描述为拟合优度的度量。这当然看起来非常合理，因为R平方测量观察到的Y值与模型的预测（拟合）值的接近程度。

然而，要记住的重要一点是，R平方不会向我们提供有关我们的模型是否正确指定的信息。也就是说，它没有告诉我们我们是否正确地指定了结果Y的期望如何取决于协变量。特别是，R平方的高值并不一定意味着我们的模型被正确指定。用一个简单的例子说明这是最简单的。

首先，我们将使用R模拟一些数据。为此，我们从标准正态分布（均值为零，方差一）中随机生成X值。然后，我们生成结果Y等于X加上随机误差，再次使用标准正态分布：

n < -  1000
set.seed（512312）
x < -  rnorm（n）
y < -  x + rnorm（n）

然后我们可以拟合Y的（正确的）线性回归模型，其中X作为协变量：

summary(mod1)

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.8571 -0.6387 -0.0022  0.6050  3.0716 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  0.02193    0.03099   0.708    0.479    
x            0.93946    0.03127  30.040   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.98 on 998 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.4748,    Adjusted R-squared:  0.4743 
F-statistic: 902.4 on 1 and 998 DF,  p-value: < 2.2e-16

我们还可以绘制数据，用模型中的拟合线覆盖：

观察到（Y，X）数据并重叠拟合线。

现在让我们重新生成数据，但是生成Y使得它的期望值是X的指数函数：

 
x < -  rnorm（n）
y < -  exp（x）+ rnorm（n）

当然，在实践中，我们不模拟我们的数据 – 我们观察或收集数据，然后尝试将合理的模型拟合到它。因此，和以前一样，我们可以从拟合简单的线性回归模型开始，该模型假设Y的期望是X的线性函数：

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-3.5022 -0.9963 -0.1706  0.6980 21.7411 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  1.65123    0.05220   31.63   <2e-16 ***
x            1.53517    0.05267   29.15   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 1.651 on 998 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.4598,    Adjusted R-squared:  0.4593 
F-statistic: 849.5 on 1 and 998 DF,  p-value: < 2.2e-16

与第一种情况不同，我们获得的参数估计（1.65,1.54）不是“真实”数据生成机制中参数的无偏估计，其中Y的期望是exp（X）的线性函数。此外，我们看到我们得到的R平方值为0.46，再次表明X（包括线性）解释了Y中相当大的变化。我们可能认为这意味着我们使用的模型，即期望Y在X中是线性的，是合理的。但是，如果我们再次绘制观察到的数据，并用拟合线覆盖它：