拟合优度“拟合优度检验适用于一个分类变量的分析”
拟合优度的计算公式
拟合优度的计算公式是：Q=∑（y-y*）^2。R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。
回到文章开头的拟合优度公式：R^2 = 1 - RSS/TSS 。
判定系数r2的计算公式：判定系数也叫拟合优度、可决系数。表达式是R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS。该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量，R2往往增大。
判定系数r2的计算公式是R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS，判定系数也叫拟合优度、可决系数。该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。
拟合度指标 RNew=1-（Q/∑y^2）^（1/2）。
解释越多，同时也可以说明直线拟合的越好，所以我们引出一个指标R方，回归平方和占总平方和的比例，即为R方。计算公式为：R方可以自己计算也可以借助数据分析工具进行输出，这里利用SPSSAU举例进行说明。
拟合优度检验的三种方法
1、拟合程度判断方法有剩余平方和检验、卡方检验、回归误差检验法等。剩余平方和检验。
2、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：O-T=0；HA： O-T≠0。（2）根据概率的乘法法则计算理论数：理论数的计算方法。（3）检验统计量。
3、Anderson-Darling拟合优度检验是一种检验所收集的数据是否服从某个分布（如正态分布、指数分布、韦伯分布等等）的一种方法，是一种非参数检验方法。注意：类似的方法还有Shapiro-Wilk检验、Kolmogolov-Smirnov检验等。
4、肯德尔秩检验不是联合分析的拟合优度检验方法，该方法是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。
什么是拟合优度?
所谓“拟合优度”，是回归分析中用来检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度，用于评价回归方程对样本观测值的拟合程度。拟合优度检验适用于分类数据或者属性数据的分析。
“拟合优度”含义：回归分析中用来检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度，用于评价回归方程对样本观测值的拟合程度。
判定系数也叫拟合优度、可决系数。表达式是 该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。问题：在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量， R2往往增大 这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。
拟合优度名词解释
决定系数（coefficient of determination），有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。
拟度的解释揣度；推测。《礼记·学记》“发虑宪” 汉 郑玄 注：“宪，法也。言发计虑当拟度於法式也。”《易·系辞上》“拟之而后言” 唐 孔颖达 疏：“圣人欲言之时，必拟度而后言也。
名词解释：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。分类：（1）吻合度检验：检验观测数与理论数之间的一致性。
决定系数，有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。是相关系数的平方。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。拟合优度越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。
这样的名词在考研的题中会出现，还有很多这样的名词解释。拟合优度 是指以回归方程或其他模型对总体分布作估计时，模型的值与实际的值的差异程度，差异程度越小，模型与实际值越接近。
如何检验回归模型的拟合优度?
模型假设的满足：多元线性回归模型基于一些假设，例如误差项的独立性和同方差性等。需要通过统计检验来检查这些假设是否得到满足。
时序分析在大数据时代也得到了广泛应用。拟合优度检验可以用于评估时序模型的拟合程度。通过比较实际时序数据和模型预测数据之间的拟合优度，可以判断模型的预测能力和拟合程度。
拟合优度检验：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。当解释变量为多元时，要使用调整的拟合优度，以解决变量元素增加对拟合优度的影响。
在拟合优度检验中，通过检查实际观测值与模型预测值之间的差异来确定模型的拟合优度。在进行残差检验时，检查模型残差是否符合正态分布、同方差和独立的假设。
拟合优度为什么要引入y的平均值
系数，只是它们拟合优度的一个（点）估计，应该对它们作区间估计或假设检验，如果置信区间 太大，甚至包含拟合优度了零点，那么系数的估计值是没有多大意义的。另外也可以用方差分析 方法对模型的误差进行分析，对拟合的优劣给出评价。
那么，拟合优度我们可以这么理解，即“回归方程”中的被解释变量y的各观测值之间的差异，也是由两个方面原因造成的拟合优度：一是由解释变量x的不同取值造成的；二是由其他随机因素所造成的。
所谓“拟合优度”，是回归分析中用来检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度，用于评价回归方程对样本观测值的拟合程度。拟合优度检验适用于分类数据或者属性数据的分析。
因为一元线性回归方程在建立时要求离回归的平方和最小，即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程。
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。
