优度

度量拟合优度的统计量是判定系数R2。拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度，拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度，拟合优度检验是用于什么的分析拟合优度检验是用于分类变量的分析，度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。为什么拟合优度不是判断模型优劣的好标准建立完回归模型后，还需要验证咱们建立的模型是否合适，换句话说，就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系，这个验证标准一般就选用拟合优度。

（1）计算残差平方和Q∑(yy*)^2和∑y^2，其中，y代表的是实测值，y*代表的是预测值；（2）拟合度指标RNew1(Q/∑y^2)^(1/2)对线性方程：R^2∑(y预测y)^2/∑(y实际y)^2，y是平均数。如果R20.775，则说明变量y的变异中有77.5％是由变量X引起的。当R2＝1时，表示所有的观测点全部落在回归直线上。

拟合优度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）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2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^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。扩展资料方法原理主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本观测值的拟合程度。

拟合优度检验是用于分类变量的分析。拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。用来检验观测数与依照某种假设或分布模型计算得到的理论数之间一致性的一种统计假设检验，以便判断该假设或模型是否与实际观测数相吻合。

（2）独立性检验：通过检验观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的独立性。独立性检验原理：通过观测数与理论数之间的一致性判断事件之间的独立性，即判断两个事件是否是独立事件或处理间差异是否显著。方法：将数据列成列联表，也称列联表卡方检验。步骤：（1）提出假设H0：OT0；HA：OT≠0。（2）根据概率的乘法法则计算理论数：理论数的计算方法。

建立完回归模型后，还需要验证咱们建立的模型是否合适，换句话说，就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系，这个验证标准一般就选用拟合优度。拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度，度量拟合优度的统计量是判定系数R2。R2的取值范围是[0，1]，R2的值越接近1，说明回归方程对观测值的拟合程度越好；反之，R2的值越接近0，说明回归方程对观测值的拟合程度越差。