在線性模型裡面加上一個新的變量，由於新的變量與已有的變量可能存在相關性，往往會改變已有變量的回歸係數。同樣的道理，如果在線性回歸模型中去掉某個變量，剩下變量的回歸係數也會隨之改變。要想回顧來龍去脈，可以複習上一集《回歸係數不顯著？也許是打開方式不對！》的內容。
這就是說，如果我們構建模型的目的是來研究一些特定的變量與預測值 y 的關係，那麼選擇哪些其它變量包含在模型裡面，對我們最終的結論會有不可忽視的影響。
更進一步來講，在線性模型中選擇包括哪些變量，其實就是選擇模型本身——確定了變量，我們就可以用最小二乘法算出回歸係數， 同時模型的預測值也就確定了。換句話說，選擇變量的過程也就是在構建模型的過程。
那麼，面對一個具體問題的時候，我們到底應該怎樣決定在線性模型中要包含哪些變量？
構建模型，第一步不是打開統計軟體，在裡面搗鼓數據，而是要先熟悉模型要解決和預測的問題背景，根據前人積累起來的經驗，預判一下哪些因素很可能與這一變量有關，以及它們相互之間存在什麼關係，並儘量將這些因素都放到模型裡面。
萬一有些因素沒有數據怎麼辦？所以說，最理想的情況下，是在研究開始之前，就對變量之間的關係以及模型的形式有個比較清晰的判斷，並以此為指導設計實驗，決定哪些變量需要收集數據，要不然到了數據分析的時候才發現漏掉了關鍵的變量，那可就欲哭無淚啦！
構建模型的過程，有點像警察抓罪犯，分析數據的人扮演著警察的角色，罪犯便是我們要找的與因變量有關的因素。 我們要先憑藉已有的背景知識，找出一些可疑變量（犯罪嫌疑人），然後把這些變量加到模型裡面，進行進一步的審問 。
根據咱們看過各種偵探片的劇情，往往第一步找嫌疑人最為重要，如果把真正的罪犯在這一步漏掉了，無論後面如何對嫌疑人審問地多仔細， 也只是徒勞，弄不好還會將好人屈打成招（幾周以前的《天啦嚕！沒考慮到混雜因素，後果會這麼嚴重？》說的就是這事）。
警察審問犯罪嫌疑人，通過判斷嫌疑人的犯罪動機和過程是不是完全符合案情，找出真正的罪犯。我們在模型裡面「審問」可疑變量，先假設這些變量真的與因變量有關，再來看看由這些變量組成的模型能否很好地擬合 y 的數值，只有擬合得好，我們才有證據說明這些嫌疑人是真正的罪犯。擬合得不好呢？那也不要緊，構建模型並不是一錘子買賣，我們還可以根據回歸模型的結果，再進一步做調整。
今天我們要給大家講的，就是怎樣評價一個線性回歸模型整體的好壞。
怎樣知道模型擬合得好不好呢？
其實我們在《回歸線三千，我只取這一條》裡面已經講到了一些。現在我們來回顧一下，以最簡單的單變量線性模型為例：
回歸線的表達式是：
給定 x 取值，其對應的回歸線上的 y 值便是模型預測的 y 值，記為，而模型中誤差項 εi 表達的是預測值與實際值之間的誤差——我們的模型越準確，誤差就會越小。
大家已經知道，線性模型認為這個誤差項滿足正態分布，這樣便可以通過最大似然法，找出了最為合理的 β0 和 β1。給定了 β0 和 β1 以後，對於任意的 xi，因變量 y 的預測值也就確定下來了。
為了衡量模型整體的優劣，我們不妨把每個測量值 yi 和預測值之間的誤差用平方和的形式綜合起來，作為一個初步的評價標準：
我們也提到過，最大似然法找出的解，也恰好具有另外一個意義，就是能最小化誤差平方和。也就是說，只要給定了模型的形式，即模型裡面包含哪些變量，模型的參數就定了，同時誤差平方和的形式也就確定下來了。
誤差平方和越小，說明模型擬合出來的 y 值與真實的 y 值越接近 。而我們用最小二乘法得到的模型，就是這種形式的模型裡最好（誤差平方和最小）的一個。
但是，我們要解決的問題比這要更進一步——如果我們有多個形式不同的模型，都擬合在同一組數據上，那麼哪個模型最好？
假設我們有兩個模型，都是來預測子女的身高，每個模型都用最大似然法確定了最佳回歸線，如下圖——
左邊的模型用的自變量是父親的身高，誤差平方和 = 1529.6，而右邊的模型是自變量是母親的身高，誤差平方和 = 748.1。
直觀上右邊的模型比左邊的好，似乎誤差平方和越小，模型就越好，咱們暫且將誤差平方和稱為「模型好壞標準 v0」。
僅用誤差平方和來衡量模型擬合得準不準確，有時並不合理 。 例如，同樣預測身高的模型如果只是把身高的單位從釐米變成米，那麼誤差平方和就會縮小10000倍，那麼是否意味著用米作為單位的模型更好？這顯然說不通，因為用米作為單位的模型和用釐米作為單位的模型是等價的。
有沒有什麼辦法來改良誤差平方和，使得模型好壞的標準不會因為變量同時增加或減少幾倍就改變？
一個自然的想法是，既然誤差平方和的絕對值不行，那就用誤差相對於真實值的比值唄。為了能讓分子和分母的單位能夠互相抵消，分母的真實值也取平方和的形式，得到 「模型好壞評分 v1」公式：
與誤差平方和一樣，這個評分越小，模型就擬合得越準確。
雖然上面這個評分比 v0 更好，但細細想想也是有問題的。設想一下，如果模型要預測的不是人相對地面的身高，而是相對海平面的身高，數據集裡的所有人都在海拔五百米的山上。這時，模型的對身高的預測值和身高的真實值都同時增加 500 米，所以上面評分公式分子代表的誤差平方和不變，但是分母卻大了好幾個數量級，說明評分變低，得到模型更好。
另外一方面， 我們真正關心的是不同的人身高之間的差異與哪些因素有關，只是改變了測量身高的參考系，不應該改變模型對不同的人身高差異的預測能力，所以上面採用誤差平方和與真實值比值的評分方式也需要改進。
為了使得我們的「模型好壞評分」系統不會因為模型裡的預測值同時增加會減小一個固定值（比如像上面的例子那樣將參考系從地面變成海平面）而改變，可以先將 y 的預測值先減去其平均值（這一過程也叫做中心化），再取平方和，叫做總平方和：
從上面的公式看出，總平方和描述的是預測值 y 在其平均值的波動程度，預測值同時加上或減去一個常數對總平方和並無影響。
用總平方和代替「模型好壞評分 v1」中的分母，我們便可以得到「模型好壞評分 v2」：
作為模型好壞的評分，咱們習慣的是得分越高，模型越好，而「模型好壞評分 v2」是數值越低，模型越好，所以實際應用中，我們可以把它翻個個兒，以 「1 - 模型好壞評分 v2」作為衡量模型對現有數據的解釋能力，它還有一個專門的名字，叫做「模型好壞評分v3」，哦不對，是 R-square（ R 平方），記作 R2：
從上面的推導過程可以看出，給定一個模型，R2 不會隨著預測值 y 的單位變化而改變，也不會因為 y 的值一塊兒增加或者減小而變化。
除了這些優點，R2 的取值總是在 0 到 1 之間（具體為什麼，下面會為大家解釋），這使得即使不同的線性模型也能放在同一個尺子下面來衡量好壞。
R2 等於 1 的時候，該模型的誤差平方和等於 0，即模型的預測值與實際值完全相等；R2 等於 0 的時候，說明誤差平方和等於總平方和，這又意味著什麼呢？這還得從總平方和的另外一層意義說起。
在《算術平均數：簡單背後有乾坤》裡面我們提到，如果我們假設每次測量的誤差服從正態分布，在沒有考慮其它因素的情況下，平均值其實是對變量的最大似然估計。在線性模型裡面，沒有任何自變量，只有一個常數的模型， y ~ β0 用最大似然法解出的模型參數 β0 就是 y 的平均值，同時 y 的預測值也是 y 的平均值。
聰明的讀者這時可能已經發現了，如果將總平方和公式中的 y 平均值看作是常數模型對 y 值的預測，總平方和的另外一層意義就是常數模型的誤差平方和。
從這一角度，R2 也可以理解為，正在構建的模型與模型比較，將擬合 y 的誤差降低了多少個百分比。誤差降低越多，說明加入的自變量對擬合 y 幫助越大。
R2 等於 0 的時候，等價於該模型的誤差平方和與常數模型的誤差平方和一樣大，也就是說加上了各種因變量並沒有使得模型預測出來的 y 值更準確，說明模型裡面的這些因變量對預測 y 的值一點幫助也沒有。
那有沒有可能存在誤差平方小於總平方和，也就是說 R2 是負數的可能呢？只要線性模型裡面包含常數項 b0 ，R2 就不可能是負數。
在包含了至少一個因變量的模型裡面，y ~ β0 + β1*xi 用最大似然法找到的回歸係數，使得其誤差平方和小於任何其它 0 和 1 取值時的誤差平方和，當然也包括 β1 = 0，β0 取 y 平均值時候的誤差平方和。
這就意味著，模型 y ~ β0 + β1*xi 的誤差平方和，一定小於或者等於常數模型 y ~ β0 的誤差平方和。
我們還可以換個角度更通俗地理解上面這個結論。如果一個自變量對減小誤差平方和完全沒有幫助，則線性模型會自動放棄使用這一自變量，將它的回歸係數設為 0。
這也就是說，往模型裡面加入新的自變量，模型的誤差平方和只會減小不會增加，從而 R2 只會增加不會減小。
根據上面的討論，只要模型裡面包含了常數項 b0，R2 就不可能是負數，如果你哪天發現你的模型 R2 是負數，那麼一定是你犯了一個技術性的錯誤——忘了在模型裡面加入截距項 b0（嗯，不要問我是怎麼知道的）。
由於往模型裡面加入新的自變量只可能提高 R2，這就使得用 R2 來比較包含不同數量的自變量的模型時候，總會對自變量多的模型比較偏心，這有時候並不合理，在下一集裡，我們會和大家繼續討論更多升級版的「模型好壞標準」。
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