可设圆的半径为r,根据条件“阴影部分的面积是11.4平方厘米”，有圆的面积减去正方形面积等于阴影部分面积，即∏r²- r²×1/2×4=∏r²- 2r²=(∏- 2)r²=11.4,残差平方和(SSE)与R²有一定的反向相关关系(公式见后): 残差平方和(SSE)越小的模型也就会对应着R
(1)R数学公式2、R_square: R_square起源于数学统计上，在一个线性模型中，我们通常使用它去评估该模型线性拟合度的高低，对于R_square的定义如下图公式(2)所示，其中SST:总平方和(类似从以上公式看出，调整后的R平方同时考虑了样本量(n)和回归中自变量的个数(k)的影响，这使得调整后的R平方永远小于R平方，并且调整R平方的值不会由于回归中自变量个数的增加而越来越接
总结线性回归相关系数R 是评估变量之间关系强弱的一种重要指标，它的值可以在-1 到1 之间变化。研究者可以通过上述公式计算线性回归相关系数R,从而分析出变量之间的关系r平方的计算公式为：r平方= r的平方。例如，假设我们要研究身高和体重之间的关系，我们可以通过测量一组人的身高和体重数据，并计算它们之间的相关系数和r平方。如果相关系数r
R与R^2没有关系，就如同标准差与标准误差没有关系一样。相关系数(R) 定义：变量之间线性相关的度量。分三种，pearson(有秩),spearman(无秩), kendall。公式：公式解释：自变量X和因由此推出r*r=0.25*2=0.5。3、第三步：最后得出圆的面积为π*r*r=π*0.5=1.57平方米。相关资料：r平方计算公式，在统计学中对变量进行线行回归分析，采用最小二乘法
一、R、R²、调整R²的计算公式R=\sqrt{\frac{SSR}{SST}}R^{2}=\frac{SSR}{SST}R与R^2没有关系，就如同标准差与标准误差没有关系一样。相关系数(R) 定义：变量之间线性相关的度量。分三种，pearson(有秩),spearman(无秩), kendall。公式：公式解释：
