养花网什么叫拟合度？
拟合度是指拟合程度的意思。
拟合度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合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。
如何判断线性拟合的拟合程度？
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）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
拟合优度是什么意思？
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。
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。
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。
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。
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。
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。
r方的值多大才算拟合程度好？
0.3左右
R方表示拟合程度，越大越好（接近1），0.75说明拟合程度很好了。但是其他的统计量F，p等也不能忽视。一般0.3就能接受了。但是也不是0.1就不行。统计数据就是这样的，你只要能解释的过去，啥样都行。但是,对于宏观数据,要求要高一点.
拟合度是什么？
拟合度是衡量统计模型拟合数据的好坏程度的指标。
拟合度越高，说明模型对数据的解释能力越强，反之则说明模型对数据解释能力较弱。
拟合度通常用统计误差和决定系数来衡量。
其中，统计误差反映实际观测值与模型预测值之间的差异，而决定系数则表示模型所解释方差与总方差之比。
当拟合度为1时，表示模型完美拟合数据；但在实际应用中，由于数据噪声等因素的干扰，难以实现拟合度为1的理想情况。
因此，一般认为拟合度大于等于0.7就可以接受。
拟合度计算方法？
对非线性方程：
（1）计算残差平方和Q=∑(y-y*)^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RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)
Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数，现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和线性回归方程的判定系数R2、adjusted R2进行区别。在对方程拟合程度的解释上，Rnew和R2、adjusted R2是等价的，其意义也相同。
对线性方程：
R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2，y是平均数。如果R2=0.775，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。当R2=0时，表示自变量与因变量无线性关系。
origin拟合后如何看出拟合程度？
origin拟合后看拟合程度：
看Adj.R-Square的数值,越接近1 代表拟合结果越好.
表中的Standard Error是每个参数的误差,不能作为整体拟合结果的判据,只能说明该参数的拟合结果误差.比如你的参数：
B1 = 670.19991 ± 531.57114
B2 = -492.61545 ± 348.20755
怎样判断拟合程度的好坏？
R的平方愈接近1，这说明拟合效果就越好拟合的函数愈逼真。相关系数越接近1越好，一般要求大于0.9，统计量的概率一般要小于0.05，所做的模型才可以使用。此外残差的置信区间应该包括0，但是对于拟合到什么程度，才算满意没有严格的标准来进行界定。
线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。
在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量。）
在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。
不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。
怎么判断曲线拟合程度？
给数据拟合曲线的准确程度看决定系数R2量、F统计量和T统计量。
判断数据拟合曲线准确程度的推断步骤如下：
1、应该先判断模型拟合效果是不是好的，首先判断决定系数R2，如果决定系数比较高的话，说明回归变差对总体变差的解释程度比较高。
2、然后判断F统计量，如果其显著的话，说明变量整体对被解释变量的作用是显著的。
3、最后看系数的T统计量是否显著，如果显著，说明变量通过了检验，准确程度高。
