r2为多少时可以认为拟合的好_r2拟合效果好坏的判断

2025-01-09 21:31

r2为多少时可以认为拟合的好？

原则上RSquare值越高（越接近1），拟合性越好，自变量对因变量的解释越充分。但最重要的是看sig值，小于0.05，达到显著水平才有意义。可以看回你spss的结果，对应regression的sig值如果是小于0.05的，就可以了。

：

如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。

一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。

在MATLAB中可以用polyfit 来拟合多项式。

拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。

回归r2要达到多少

回归模型R2大小为回归平方和与总离平方和的比值，为0~1之间。

这一比值越大，表示总离平方和中可以由回归平方和解释的比例越大，模型越，回归效果越显著。从数值上说，R2介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。R2和Adjusted R2区别为不断添加变量，使模型变得复杂，R2会变大（模型的拟合优度提升，而这种提升是虚的），Adjusted R2则不一定变大（随意添加变量不一定能让模型拟合度上升）。

回归r2要达到多少是显著的

回归r2要达到0.9是显著的。

模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性如何的。

随机误的均值

为0，方为σ^2（σ^2﹥0，σ^2与X的值无关）。若进一步定随机误遵从正态分布，就叫做正态线性模型。一般的，若有k个自变量和1个因变量，则因变量的值分为两部分：一部分由自变量影响，即表示为它的函数，函数形式已知且含有未知参数；另一部分由其他的未考虑因素和随机性影响，即随机误。

stata中r2多少合适

stata中r2越接近1越合适。

1.R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标，R2越接近于1所拟合的回归方程越优。

2.指数曲线的R2为0.9926，最接近1表明在5个回归方程中，指数曲线（log(y)=1.9656-0.2199x为方程。Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

响应面回归分析r2最小多少可以接受

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。

r方一般多少说明拟合的好？

r方一般0.999说明拟合的好。

在工程设计或科学实验中所得到的数据往往是一张关于离散数据点的表，没有解析式来描述 x-y关系。根据所给定的这些离散数据点绘制的曲线，称为不规则曲线，通常用曲线拟合的方法解决这类问题。

拟合优度检验：

主要是运用判定系数和回归标准，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。

定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据，需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。

譬如要检验一颗是否是均匀的，那么可以将该抛掷若干次，记录每一面出现的次数，从这些数据出发去检验各面出现的概率是否都是1/6，拟合优度检验就是用来检验一批分类数据所来自的总体的分布是否与某种理论分布相一致。

线性拟合r2多大有相关性

R2值一般为[0-1]之间的值,越靠近1说明拟合的越好。时常发生R2大于1的情况,这不是说明自己的模型一定不对,R2是用于线性回归模型的拟合优度计算,用线性回归的R2公式计算非线性回归模型的拟合情况可能会出现R2大于1的情况。