拟合度r2计算公式高中，拟合度r2计算公式 计量

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拟合度r2计算公式高中，拟合度r2计算公式 计量

　　拟合度r2计算公式：r^2=ess/tss。

　　拟合优度（GoodnessofFit）是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（亦称确定系数）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。

　　提到回归直线，首先要知道变量的相关性。

　　变量与变量之间的关系常见的有两类：一类是确定性的函数关系，像正方形的边长a和面积S的关系；

　　另一类是变量间确实存在关系，但又不具备函数关系所要求的确定性，它们的关系是随机性的。

　　当两个相互关系的量具有这两种变量关系的时候，就称两个变量具有相关关系。

拟合优度R2的计算公式

　　拟合优度R2的计算公式：R2=1-“回归平方和在总平方和中所占的比率；

　　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，R的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

　　指回归直线对观测值的拟合程度。

　　度量拟合优度的统计量闷渗缓是可决系数（亦称确定系数）R。

　　R最大值为1。

　　扩展资料：

　　R2衡量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喊滚体关系。

　　R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，R=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，剩余蚂模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R。

　　R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。

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