拟合优度：回归直线对观测值的拟合程度

1. 拟合优度：回归直线对观测值的拟合程度

2. 回归分析中用来说明拟合优度的统计量为

回归分析中用来说明拟合优度的统计量为R²。R²最大值为1。R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

R²衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R²等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比（在MATLAB中，R²=1-"回归平方和在总平方和中所占的比率"）。
实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。
统计上定义剩余误差除以自由度n–2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R²。
R²是无量纲系数，有确定的取值范围 (0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。
金融应用
拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。它是一种统计方法应用于金融等领域，基于所得观测值的基础上作出的预测。换句话说，它是衡量如何将实际观测的数值进行模拟的相关预测。

3. 在多元线性回归分析中，拟合优度最小多少可以接受

R平方就是决定系数，也称拟合优度，反映方程能解释的方差比例问题。所以，R平方越大，模型拟合越好，但也要注意共线性以及自相关造成的伪回归问题。R平方最好大于0.7。


学好理科的方法：
1、想比别人优秀，就一定要比别人付出得多。状元林茜并不提倡过度熬夜学习，一定要保证充足的休息，高效率的学习才最关键，上课的时候集中精力听讲是自己成绩优秀的根本。
2、学习就是紧跟老师，他觉得对于学习来说，计划是最重要的，而且越细越好。他会每天都安排好自己的学习，到了高考前夕，这个计划甚至会具体到每天几点到几点干什么。
搞好数学的方法：
1、数学跟其他学科一样，也是有很多概念性的东西，学好数学的基础就是明白定义到底说的是什么。
比如数学中的平方，立方，绝对值的含义。我们知道平方就是两个相同的数相乘，当然立方就是三个相同的数相乘，绝对值就是大于或者等于0的数值，明白了定义的真正含义，也就走出了第一步，为后面的学习打下了坚实的基础。
2、数学跟其他学科不同之处就是不需要死记硬背，因为数学不考试问答题，而是计算这是最大的不同。怎么实践呢，具体的说一下。
数学的许多题都是从定义出发的，前面我说过，定义明白了，也就好下手了。比如合并同类项，先想定义，就是同类的项，简单点就是都有的那个东西，明白了定义，然后下手做题，当然就事半功倍了。

4. 在非线性回归模型中,通常用什么指数来描述模型的拟合优度

残差平方和没有经过归一化，不同模型之间不具有可比性，比如拟合 y = sin( x ) 与 y = 10 * sin( x )，哪怕图形忽略幅度时看起来"形状一样"，由于幅度 10 的存在，直接导致后者的残差平方和是前者的100倍。

只能说，同一个模型，不同的若干组拟合参数，谁对应的残差平方和最小，一般而言，谁就相对更优秀（这里不讨论那种"①除了一个点的偏差特别大、其他点都在曲线上；②每个点都不在曲线上；结果①残差平方和却比②要大"的特例）

另外可以用统计检验，计算拟合参数的p值，越小越好，一般不大于0.05就可以接受。【摘要】
在非线性回归模型中,通常用什么指数来描述模型的拟合优度【提问】
残差平方和没有经过归一化，不同模型之间不具有可比性，比如拟合 y = sin( x ) 与 y = 10 * sin( x )，哪怕图形忽略幅度时看起来"形状一样"，由于幅度 10 的存在，直接导致后者的残差平方和是前者的100倍。

只能说，同一个模型，不同的若干组拟合参数，谁对应的残差平方和最小，一般而言，谁就相对更优秀（这里不讨论那种"①除了一个点的偏差特别大、其他点都在曲线上；②每个点都不在曲线上；结果①残差平方和却比②要大"的特例）

另外可以用统计检验，计算拟合参数的p值，越小越好，一般不大于0.05就可以接受。【回答】

5. 有如下几个结论：①相关指数R 2 越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好；②回归直线方程：

    用相关指数R 2 的值判断模型的拟合效果，R 2 越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故①正确；在回归分析中，回归直线过样本点中心：（     .    x    ，    .    y     ）点，故②正确；带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高．故③正确．在独立性检验中，若公式K     2  =    n(ad-bc  )  2      (a+b)(c+d)(a+c)(b+d)     中的|ad-bc|的值越大，说明“两个分类变量有关系”的可能性越强．故④正确．综上可知命题①②③④正确．故选D．   

6. 给出下列结论：在回归分析中可用（1）可用相关指数R 2 的值判断模型的拟合效果，R 2 越大，模型的拟合效

    用相关指数R 2 的值判断模型的拟合效果，R 2 越大，模型的拟合效果越好，故（1）正确；可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故（2）不正确；可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，|r|越大，模型的拟合效果越好，而不是r越大，模型的拟合效果越好，当r为负值时则不然．故（3）不正确；可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高．故（4）正确．综上可知命题（1）、（4）正确．故选B．   

7. 线性回归拟合优度为多少比较合适

R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好。
拟合优度为指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数R²。R²最大值为1。R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
R²等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比（在MATLAB中，R²=1-"回归平方和在总平方和中所占的比率"）。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。

扩展资料：
线性回归拟合优度的运用：
1、假定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据，需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。
2、进行了一元概率分布EDF型检验的功效模拟，将修正AD检验统计量应用于线性回归模型误差分布正态性检验。
3、拟合优度为一个统计术语，衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。它是一种统计方法应用于金融等领域，基于所得观测值的基础上作出的预测。
参考资料来源：百度百科-拟合优度

8. 给出下列结论：在回归分析中可用（1）可用相关指数 的值判断模型的拟合效果， 越大，模型的拟合效果越

     B         解：用系数R 2 的值判断模型的拟合效果，R 2 越大，模型的拟合效果越好，故（1）正确，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故（2）不正确可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，|r|越大，模型的拟合效果越好，故（3）正确，一般不能用残差图判断模型的拟合效果，故（4）不正确，综上可知有2个命题正确，故选B．