拟合度（拟合度r2多少合适）

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什么是模型拟合测试？

在数据分析中，低测度的分类变量和有序变量不能用均值、t检验和方差分析等方法处理。

对于不符合正态分布的分类数据或低测度序数数据，检验方法是利用交叉表技术计算相交频率，利用卡方距离进行卡方检验，根据频率和数据分布分析不同类型数据之间是否存在显著差异。分类数据的比较检验也称为独立性检验。

拟合优度是什么意思？

拟合优度是指回归直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。

r从整体上衡量回归方程的拟合程度，表达因变量与所有自变量的总体关系。

r等于回归平方和与总平方和的比值，即可以用回归方程解释的因变量的变异百分比。

在实际值和平均值的总误差中，回归误差和残差是一种权衡关系。

所以回归误差从前面决定了线性模型的拟合优度，残差从后面决定了线性模型的拟合优度。

从统计学的角度来看，残差除以自由度n–2所得的商的平方根被定义为估计的标准误差。为了判断和评价回归模型的拟合优度，估计标准误差显然不如判断系数r。

r是一个无量纲系数，有一个确定的取值范围(0-1)，便于比较不同数据回归模型的拟合优度。而估计的标准误是有计量单位的，没有确定的取值范围，不方便比较不同数据回归模型的拟合优度。

拟合优度是一个统计学术语，衡量金融模型的预期值与现实中获得的实际值之间的差距。

它是一种应用于金融等领域的统计方法，根据观察值进行预测。换句话说，它是一个相关预测，衡量如何模拟实际观测值。

它主要利用决策系数和回归标准差来检验模型对样本观测值的拟合程度。

当解释变量为多元时，应采用调整后的拟合优度来解决变量元素增加对拟合优度的影响。

曲线拟合原理

曲线拟合的原理是根据已知的数据点，用幂函数、多项式函数或其他数学方法建立一条函数曲线，使拟合曲线尽可能接近已知数据点的点集。

曲线拟合的过程是将测量的数据点自动映射到给定的函数坐标上，找出使坐标拟合度最高的函数参数，从而找到更好的拟合曲线。

健身值的评价标准是什么？

它主要利用决策系数和回归标准差来检验模型对样本观测值的拟合程度。当解释变量为多元时，应采用调整后的拟合优度来解决变量元素增加对拟合优度的影响。

假设一个总体可以分为r类，我们从这个总体中得到一个样本——这是一批分类数据，我们需要从这些分类数据中判断总体中每一类的概率是否与已知概率一致。例如，要测试一个骰子是否是偶数，可以将骰子滚动几次，并记录每一面的次数。从这些数据中，你可以检查每张脸的概率是不是1/6。拟合优度检验用于检验一批分类数据所来自的总体的分布是否符合某种理论分布。

r2是如何计算的？

拟合度r2的公式为r 2 = ESS/TSS。GoodnessofFit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。

说到北回归线，首先要知道变量的相关性。变量之间的关系有两种常见类型:一种是确定性函数关系，如正方形的边长a与面积s的关系；另一种是变量确实有关系，但不具备函数关系所要求的确定性，关系是随机的。当两个相关量具有这两个变量之间的关系时，就说它们是相关的。

拟合优度计算公式

对于非线性方程:

(1)计算残差Q = ∑ (y-y*) 2和∑y ^ 2的平方和，其中y代表测量值，y*代表预测值；

(2)适合度指数rnew = 1-(q/∑y ^ 2)(1/2)

Rnew是用来判断非线性回归方程拟合程度的统计参数，但我还没见过它的中文名。使用角标记new的原因是为了与线性回归方程的决定系数R2和调整R2相区别。在对方程拟合度的解释中，Rnew等同于R2和调整后的R2，意义是一样的。

对于线性方程:

R 2 = = ∑ (y预测-y) 2/=∑(y实际-y) 2，y为平均值。如果R2=0.775，说明变量Y的变异有77.5%是由变量x引起的，当R2 = 1时，说明所有观测点都落在回归线上。当R2=0时，意味着自变量和因变量之间没有线性关系。

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