GIS里的回归模型公式和特色模型评估标准GIS里的回归模型公式和特色

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我是靠谱客的博主迷路马里奥，最近开发中收集的这篇文章主要介绍GIS里的回归模型公式和特色模型评估标准GIS里的回归模型公式和特色，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

GIS里的回归模型公式和特色

2021.10.13完成阅读文献任务时梳理的表，save & share 一下。

常见的模型评估标准：

Coefficient（系数）
T-statistic （T检验）：单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著
P-value（P值）：模型精准率，注意与准确率有差别
VIF（方差膨胀因子）：VIF越大，表示解释因素间共线性越严重。经验判断方法表明：当 0<VIF<10，不存在多重共线性；当10≤VIF<100，存在较强的多重共线性；当VIF≥100，存在严重多重共线性
Std. error（标准误差）：描述对应的样本平均数抽样分布的离散程度及衡量对应样本平均数抽样误差大小的尺度
Z-score（Z分数）：经济学中的指标，起风险判断作用
R^2：值越大说明模型拟合效果越好
adj R^2（修正R2）：衡量新加入变量是否可以提高模型的拟合程度