【David Panda】評論

(A) 若皮爾森相關係數為零，表示解釋變數和反應變數之間的線性相關性很小，但不代表它們之間沒有其他形式的相關性。皮爾森相關係數度量的是線性相關的程度，而不涉及非線性相關性或其他可能存在的關聯。(C) R-square是一個用來評估迴歸模型對因變數變異解釋程度的統計量。它的計算方式是將模型解釋的變異部分除以總的變異部分。具體而言，R-square的計算公式為：R^2 = 1 - 殘差平方和 / 總變異平方和其中，殘差平方和是模型預測值與實際觀測值之間的差異的平方的總和，總變異平方和是因變數值與因變數均值之間的差異的平方的總和。相反，相關係數（correlation coefficient）是用來度量兩個變數之間線性相關性的統計量。皮爾森相關係數是其中一種常見的相關係數，其計算方式為：皮爾森相關係數} = 共變異數 / (解釋變數標準差 x 反應變數標準差)將相關係數的平方即為R-square時，表示兩者之間存在線性相關。但如果存在非線性相關或其他模式，R-square可能無法充分捕捉。總的來說，R-square和相關係數都是在評估變數之間關係時常用的指標，但它們從不同的角度進行評估。(D) F檢定並不能告訴你哪一個具體的解釋變數對模型的顯著性有貢獻，它只是檢驗整體模型的顯著性。如果你想進一步了解每個解釋變數的獨立貢獻，通常需要進行個別的t檢定或檢定每個迴歸係數的顯著性。總而言之，F檢定的顯著性表示至少有一個解釋變數對模型的解釋能力是顯著的，但它並不提供有關每個變數的具體信息。個別檢定每個解釋變數的顯著性可以提供更詳細的模型解釋。