從線性迴歸中估算R2手動更改β係數

Question

我想知道是否有辦法制作線性迴歸模型並手動更改β係數並在此更改後估算R2。

簡單的例子：

a <- c(2000 , 2001 , 2002 , 2003 , 2004) 
b <- c(9.34 , 8.50 , 7.62 , 6.93 , 6.60) 
c <- c(10.5 , 12.8 , 13.1 , 14.4 , 15.9) 

fit=lm(a~b+c) 
fit$coefficients 
(Intercept)   b   c 
2005.1537642 -0.8948095 0.2866537 
summary(fit)$r.squared 
[1] 0.9862912 

我想知道什麼是這個模型的R2，如果我使用了不同的測試版我的變量「B」和「C」。

Answer 1

您可以通過採取的成果和他們的預測值之間的樣本相關係數的平方計算的決定係數：

cor(a, -0.8948095 * b + 0.2866537 * c) ** 2 
## [1] 0.9862912 

只是從您要係數的線性模型代替係數測試。