1樓：匿名使用者
擬合優度是評估線性迴歸模型擬合程度的重要指標之一，它反映了模型的**能鬧陪銷力。在計算擬合優度時，我們引入了y的平均值作為參考。這是因為，**性迴歸中，我們需要將實際值與**值進行比較，而y的平均值可以作為乙個基準。
通過將每個實際值與y的平均值進行比較，我們可以計算出誤差平方和，並用其來評估模型的擬合程度。
從另乙個角度來看，y的平亂唯均值還可以幫助我們理解資料的分佈情況。如果每個實際值都與y的平均值相等，那麼說明資料呈現出完全隨機的分佈。在現實生活中，資料往往不是完全隨機分佈的，而是存在某種趨勢或規律。
通過計算誤差平方和，我們可以對這種趨勢或規律進行建模，並使用模型來**未來的資料。
在計算擬合優度時，我們還需要考慮自由度的問題。自由度指的是獨立變數中可自由變化的部分數量。**性迴歸中，自由度等於樣本數量減去1。
通過引入y的平均值，我們可以減少乙個自由度，從而更準確地評估模型的擬合程度。
引入y的平均值是計算擬合優度所必須的一步。它不僅可以作為誤差平方和的基準，液遊還可以幫助我們理解資料的分佈情況，並且還有助於準確評估模型的擬合程度。
調整後的擬合優度公式
2樓：滯留
擬合度指標rnew=1-(q/∑y^2)^(1/2)。
擬合優度。goodness of fit）是指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決係數（亦稱確定係數）r²。
r²最大值為的值越接近1，說明迴歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，r²的值越小，說明迴歸直線對觀測值的擬合程度越差。
概念首派：r²衡量的是迴歸純稿方程整體的擬合度，是表達因變數。
與所有自變數。
之間的總體關係。r²等於迴歸平方和在總平方和中所佔的比率，即迴歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比（在matlab中，r²=1-"迴歸平方和在總平方和中所佔的比率"）。
實際值與平均值。
的總誤差中，迴歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關係。因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度，剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度。
統計上定義剩餘誤差除以自由度。
n–2所得之商的平方根。
為估計標準誤。為迴歸模型。
擬合優度的判斷和做芹孝評價指標，估計標準誤顯然不如判定係數r²。r²是無量綱係數，有確定的取值範圍 (0—1)，便於對不同資料迴歸模型擬合優度進行比較。
而估計標準誤差是有計量單位的，又沒有確定的取值範圍，不便於對不同資料迴歸模型擬合優度進行比較。
統計學中擬合優度r平方 能不能用於非線性方程（是曲線不是直線）與試驗值(也為曲線)的擬合程度的判斷？
3樓：薈太風
r平方：決定係數，反應因變數的全部變異能通過迴歸關係被自變數解釋的比例。如r平方為，則表示迴歸關係可以解釋因變數80%的變異。
換句話說，如果我們能控制自變數不變，則因變數的變異程度會減少80%
1，在統計學中，r平方值的計算方法如下：
r平方值=迴歸平方和(ssreg)/總平方和(sstotal)
其中迴歸平方和=總平方和-殘差平方和(ssresid)
2，以上幾個名詞解釋如下：
總平方和：const引數為true的情況下，總平方和=y的實際值與平均值的平方差之和；const引數為false的情況下，總平方和=y的實際值的平方和。
殘差平方和：殘差平方和=y的估計值與y的實際值的平方差之和。
rsq函式語法為rsq(known_y's,known_x's)
將源資料中的y軸資料和x軸資料分別代入，就可以求得其「線性」趨勢線的r平方值。
4，r^2的特點：
1）可決係數是非負的統計量。
2）可決係數的取值範圍：0<=r^2<=1
3）可決係數是樣本觀測值的函式，可決係數r^2是隨機抽樣而變動的隨機變數。為此，對可決係數的統計可靠性也應進行檢驗。
如何計算擬合優度
4樓：網友
擬合以後點右鍵，趨勢線選項，顯示r的平方值。
擬合優度（goodness of fit）是指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決係數（亦稱確定係數）r^的取值範圍是[0，1]。r^2的值越接近1，說明迴歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，r^2的值越接近0，說明迴歸直線對觀測值的擬合程度越差。
5樓：網友
擬合以後點右鍵，趨勢線選項，顯示r的平方值。
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