多重线性回归下列哪个指标能够可以用于比较自变量对应变量贡献大小 A 偏回归系数 B 标准化回归系数 C 决定系数 D 复相关系数 E 调整决定系数

步骤 1：理解偏回归系数
偏回归系数表示自变量的单位变动对因变量的影响程度。通过比较偏回归系数的大小，可以评估自变量对因变量的相对贡献。
步骤 2：理解标准化回归系数
标准化回归系数是将自变量和因变量都进行标准化后得到的回归系数。标准化回归系数可以比较不同自变量之间的影响大小，因为它们具有相同的标度。
步骤 3：理解决定系数
决定系数反映了回归模型对因变量变异的解释程度，即自变量对因变量的整体贡献情况。决定系数的值介于0和1之间，越接近1表示自变量对因变量的贡献越大。
步骤 4：理解复相关系数
复相关系数度量了自变量与因变量之间的总体相关程度。它描述了所有自变量与因变量之间的复合关系，而不仅仅是单个自变量的影响。
步骤 5：理解调整决定系数
调整决定系数是对决定系数进行修正，考虑了自变量个数和样本大小的影响。调整决定系数可以更准确地评估模型的拟合优度和自变量对因变量的贡献。
步骤 6：综合分析
综上所述，以上A、B、C、D和E都可以用于比较自变量对因变量的贡献大小，但每个指标侧重的角度略有不同。具体选择使用哪个指标需要根据研究目的和数据特点加以考虑。