Question

拟合优度R2的计算公式

各位，谁知道拟合优度的计算公式？
我想知道怎样计算，不是拟合优度的意义。
这个问题好像很难找到答案啊。

Answer 1

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，R²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是可决系数（亦称确定系数）R²。R²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体关系。R²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，R²=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R²。R²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。

Answer 2

拟合优度R2的计算公式为：
R2 = 1 - (SSR/SST)
其中，SSR是残差平方和，表示模型预测值与实际观测值之间的差异的平方和；SST是总平方和，表示实际观测值与观测值平均值之间的差异的平方和。
R2的取值范围为0到1，越接近1表示拟合效果越好，越接近0表示拟合效果越差。

Answer 3

R2 = 1 - (残差平方和/总平方和)，其中残差平方和是指实际观测值与拟合值之间的误差平方和，总平方和是指实际观测值与平均值之间的误差平方和。