Коли R квадрат негативний?

Я розумію, що не може бути негативним, оскільки це квадрат Р. Однак я провів просту лінійну регресію в SPSS з єдиною незалежною змінною та залежною змінною. Мій вихід SPSS дає мені негативне значення для . Якби я розраховував це вручну з R, тоді було б позитивним. Що SPSS зробив, щоб обчислити це як негативне?$R^2$R $R^2$$R^2$

R=-.395
R squared =-.156
B (un-standardized)=-1261.611

Код, який я використав:

DATASET ACTIVATE DataSet1. 
REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA 
           /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN 
           /DEPENDENT valueP /METHOD=ENTER ageP

Я отримую негативне значення. Хтось може пояснити, що це означає?

$R^2$$R^2$$R^2$$R^2$

$Y$$1500$

Враховуючи ці дані, модель взагалі не має сенсу. Очевидно неправильна модель, можливо, обрана випадково.

$(SS_\text{reg})$$(SS_\text{tot})$$R^2$$1 - \frac{SS_\text{reg}}{SS_\text{tot}}$$SS_\text{reg}$$SS_\text{tot}$$R^2$

$R^2$$r$$R^2$$R^2$

$R^2$

Ви забули включити перехоплення у свій регрес? Я не знайомий із кодом SPSS, але на сторінці 21 Економетрії Хаяші:

$R^2$

$R^2=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}e_i^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}$

$R^2$

Я перевірив би і переконався, що SPSS включає перехоплення у вашій регресії.

Це може статися, якщо у вас є часовий ряд, який є Niid, і ви побудуєте невідповідну модель ARIMA форми (0,1,0), яка є першою різницею випадкової прогулянкової моделі без дрейфу, а потім дисперсії (сума квадратів - SSE) залишків буде більше, ніж дисперсія (сума квадратів SSO) вихідного ряду. Таким чином, рівняння 1-SSE / SSO дасть від'ємне число, оскільки SSE перевищує SSO. Ми бачили це, коли користувачі просто підходять до припущеної моделі або використовують неадекватні процедури для ідентифікації / формування відповідної структури ARIMA. Чим ширше повідомлення - це те, що модель може спотворювати (приблизно як пара поганих окулярів) ваш зір. Не маючи доступу до ваших даних, у противному випадку у мене виникнуть проблеми з поясненням ваших несправедливих результатів. Ви довели це до відома IBM?

Ідея припущеної моделі, котра є продуктивною, повторила Гарві Мотульський. Чудовий пост Харві!