R 平方测量线性回归模型中由自变量 (X) 解释的因变量 (Y) 的变异比例.调整后的 R 平方根据模型中自变量的数量调整统计量.${R^2}$ 显示项(数据点)拟合曲线或直线的程度.调整后的 ${R^2}$ 还表示项与曲线或直线的拟合程度,但会根据模型中的项数进行调整.如果向模型中添加越来越多的无用变量,调整后的 r 平方将减小.如果添加更多有用的变量,调整后的 r 平方会增加.
 ${n}$ = 数据样本中的点数. ${k}$ = 独立回归量的数量,即模型中变量的数量,不包括常量.
 一只基金的样本 R 平方值接近 0.5,它无疑提供了更高的风险调整回报,5 个预测变量的样本大小为 50.找到调整后的 R 平方值.
 长久以来,一直有一个问题困扰着技术人 -  - 如何打破"程序员的35岁职业魔咒",这一天迟早会到来,或早或晚.
 或许是选错了行业,程序员薪水虽高,但光鲜的外表下,背后的苦衷只有自己知道.三十多岁本该是一个人事业的黄金期,但技术变化日新月异,行业竞争异常残酷,对一个企业来说,永远有比你更年轻,劳动成本更低的人可以选择,这让你的中年危机提前到来.破局的智慧可以看看这本书!>>