拟度（拟度的计算公式）

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拟合优度公式

决策系数也称为拟合优度和可确定系数。表达式是:

R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS

统计值越接近1，模型的拟合优度越高。

问题:在应用过程中发现，如果在模型中加入一个解释变量，R2有增大的趋势。

这就给人一种错觉:要让模型很好的拟合，只要加入解释变量就可以了。

然而现实情况是，增加解释变量数量导致的R2增加与拟合质量无关，R2需要调整。

这具有调整的拟合优度:

R1^2=1-(RSS/(n-k-1))/(TSS/(n-1))

在样本量一定的情况下，加入解释变量必然会降低自由度，所以调整的思路是:将残差平方和与总偏差平方和除以各自的自由度，从而消除变量个数对拟合优度的影响:

其中:n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总平方和的自由度。

一般来说，调整后的判断系数与判断系数相比，消除了变量个数增加对判断结果的影响。

拟合优度原则

拟合优度是指回归线对观测值的拟合程度。衡量拟合优度的统计量是确定性系数(也称为确定性系数)R 2。r 2的取值范围是[0，1]。r 2的值越接近1，回归线对观测值的拟合程度越好；反之，r 2的值越接近0，回归线对观测值的拟合程度越差。

怎么看合身？

拟合优度是指回归线对观测值的拟合程度。用于测量拟合优度的统计量是确定性系数(也称为确定性系数)R2。R2的最大值是1。R2值越接近1，回归线就越符合观察值。相反，R2值越小，回归线对观测值的拟合程度越差。

什么是试衣？

拟合优度检验又称拟合优度检验，是一种常用的Xz检验。它意味着测试的总体分布是确定的或特定的分布fo(x；b)各种测试的总称。最常用的拟合J-win检验包括Xz拟合检验和Kolmogorov检验。这些检验是非参数检验。

为什么拟合优度等于相关系数的平方？

乘r:相关系数r，取值在-1和1之间。越接近-1，负相关越高；反之，正相关越高。r平方:决定系数，也称为拟合优度。是相关系数R的平方，也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)。该值介于0和1之间。它越大，回归模型与实际数据的拟合程度越高。

调整的r平方:校正的测量系数。在比较两个自变量个数不同的回归方程时，要考虑方程中包含的自变量个数的影响。

标准误差:等于表2中剩余SS/剩余df的平方根。

它和实测系数一样，可以描述回归模型与实际数据的拟合程度，表示实际值与回归线的距离。

观察值:有几组自变量？如何使用excel回归分析；

1.首先，在excel表中输入需要回归分析的数据。

2.在数据选项卡上的数据分析工具中单击回归，然后单击确定。

3.打开回归窗口后，根据表格的X/Y值区域选择相应的区域范围。

4.然后设置输出区域的范围，并单击确定。

5.5.excel表中的数据可以用来形成回归分析数据，并显示在相应的单元格区域。

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