R=｛（a，b），（b，b），（b，c）｝,那R的平方怎么算，R的三次方呢

(a,b)=ai+bj(i,j上面加箭头，表示矢量）来
(b,b)=bi+bj
(b,c)=bi+cj
R=｛（a，b），（b，b），（b，c）｝是一自个集合表达式
所以当R=（a,b)时，R^21132=a^2+b^2
R^3=(a^2+b^2)^3/2
或则：当R=（b，b)=后面5261与上面方法一样
希望能帮到你
笛卡尔4102积忘记了
查了很多资料
还是无能为力
不好意思1653了

在统计学中对变量进行线行回归分析，采用最小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过08的模型拟合优度比较高。

扩展资料

回归直线的求法

最小二乘法：

总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：

由于绝对值使得计算不变，在实际应用中人们更喜欢用：Q=（y1-bx1-a）²+（y2-bx2-a）²+······+（yn-bxn-a）²，这样，问题就归结于：当a，b取什么值时Q最小，即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。

用最小二乘法求回归直线方程中的a,b有下面的公式：

参考资料：

百度百科-R平方 百度百科-回归方程

1、R-squared是采用最小二乘法进行参数估计，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过08的模型拟合优度比较高。

2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。

F统计量是指在零假设成立的情况下，符合F分布的统计量。

扩展资料：

R平方为1，则基金与业绩评价基准是完全相关的。R平方为0，意味着两者是不相关的。R平方越低，β系数作为基金波动性指标的可靠性越低。R平方越接近1，β系数则越能体现基金的波动性。在晨星的基金评价体系中，同时列示了β系数和R平方。

用统计工具作为风险衡量指标，是一种较好的考察基金风险的的手段，但投资者应当记住，不能仅仅根据一个风险衡量指标来做决策。低的风险衡量指标并不能保证投资的百分之百安全，因为没有任何指标能完全准确地预测基金未来的风险。

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