大家好,小甜来为大家解答以下的问题，关于线性回归方程拟合效果怎么算，线性回归拟合优度为多少比较合适这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！

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。

2、拟合优度为指回归直线对观测值的拟合程度。

3、度量拟合优度的统计量是可决系数R²。

4、R²最大值为1。

5、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。

6、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"）。

7、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。

8、扩展资料：线性回归拟合优度的运用：假定一个总体可分为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。

9、2、进行了一元概率分布EDF型检验的功效模拟，将修正AD检验统计量应用于线性回归模型误差分布正态性检验。

10、3、拟合优度为一个统计术语，衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。

11、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。

12、参考资料来源：百度百科-拟合优度。

本文分享完毕，希望对大家有所帮助。