拟合优度的计算公式

如题所述

拟合优度的计算公式是:Q=∑(y-y*)^2。

R²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。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。

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。

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