零截距模型的 lm() 中的 R 平方

Question

我在 R 中運行lm() ，這是摘要的結果：

Multiple R-squared:  0.8918,    Adjusted R-squared:  0.8917 
F-statistic:  9416 on 9 and 10283 DF,  p-value: < 2.2e-16

它似乎是一個很好的模型，但是如果我手動計算 R^2，我會得到這個：

model=lm(S~0+C+HA+L1+L2,data=train)
pred=predict(model,train)
rss <- sum((model$fitted.values - train$S) ^ 2)
tss <- sum((train$S - mean(train$S)) ^ 2)
1 - rss/tss
##[1] 0.247238
rSquared(train$S,(train$S-model$fitted.values))
##          [,1]
## [1,] 0.247238

怎么了？

str(train[,c('S','Campionato','HA','L1','L2')])
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':   10292 obs. of  5 variables:
 $ S         : num  19 18 9 12 12 8 21 24 9 8 ...
 $ C         : Factor w/ 6 levels "D","E","F","I",..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
 $ HA        : Factor w/ 2 levels "A","H": 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 ...
 $ L1        : num  0.99 1.41 1.46 1.43 1.12 1.08 1.4 1.45 0.85 1.44 ...
 $ L2        : num  1.31 0.63 1.16 1.15 1.29 1.31 0.7 0.65 1.35 0.59 ...

Answer 1

您正在運行一個沒有截距的模型（公式右側的 ~0）。 對於這些類型的模型，R^2 的計算是有問題的，會產生誤導性的值。 這篇文章解釋得很好： https : //stats.stackexchange.com/a/26205/99681