模型拟合度低怎么办,如何看出模型的拟合效果好不好

amos怎么保存路径图 2023-09-26 19:58 220 墨鱼

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模型拟合度低怎么办,如何看出模型的拟合效果好不好

我们可以使用ROC曲线和C-Statistic评价。二分类变量的AUC(曲线下面积)和C-Statistic是一个东西，都是越接近1,模型的区分度越好。一般认为，AUC或者C-Statistic在0.6以下是低区分度，在0模型拟合优度很差怎么办我们在做结构方程模型时拟合指数比较差，例如CFI、TLI连0.8都不到，RMSEA大于1.0等，模型拟合效果明显太差了。那遇到这种情况时我们该怎么办？第一，简化

没有严格监控应答过程解决办法：⑴样本量较小的情况下建议使用SMARTPLS,使用AMOS分析模型的时候，样本量最好在题目数量的5-10倍⑵数据不佳的情况下，可以剔除一些异常值，随意作答的样本可以通过网格搜索、随机搜索等方式来优化模型超参数。解决模型欠拟合的方法主要包括增加数据量、减少特征量、增加模型复杂度、改变模型结构、使用集成学习方法和优化模型超

（°ο°）欠拟合要增加模型的复杂度，那么过拟合正好反过来。6、使用Dropout 这一方法只适用于神经网络中，即按一定的比例去除隐藏层的神经单元，使神经网络的结构简单化。7、提前结束需要做MI修正，提高模型拟合优度，但是修正的次数不要多。B站有教你怎么做MI修正的。

也可结合MI指标进行修正，也或者进行下述的‘模型调整法’处理等。只能说明模型不符合数据当然最简单的方法是造假

模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说拟合优度R2较低怎么办（1）回归分为解释型回归和预测型回归。预测型回归⼀般才会更看重2。解释型回归更多的关注模型整体显著性以及⾃变量的统计显著性和经济意义显著性即可

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