如何在多元线性回归中获得每个自变量 R^2

Question

当您进行多元线性回归时，您会得到多个 R 平方，如下所示：

我的问题是，如果我可以得到每个自变量的 R 平方，而不必对每个预测变量进行回归。

例如，是否有可能在 p 值旁边为每个预测变量获取 R 平方：

Answer 1

在回归模型中，单个变量没有 R 平方。 对于完整的 model，只有一个 R 方。回归 model 中任何单个自变量解释的方差取决于其他自变量。

如果您需要一个自变量的一些附加值，即这个 IV 解释的方差高于所有其他变量，您可以计算两个回归模型。 一个有这个 IV，一个没有。 R 平方的差异是此 IV 在所有其他人解释了他们的份额后解释的方差。 但是如果你对所有变量都这样做，差异将不会加起来等于总的 R 平方。

或者，您可以使用平方 Beta 权重来粗略估计 model 中变量的影响大小。但是这个值不能直接与 R 平方进行比较。

也就是说，这个问题最好在 CrossValidated 中发布，而不是在 StackOverflow 中发布。