jacky
问题补充说明：关于回归分析中R的解释出来的数据r平方跟调整R平方都是0.16跟0.12那就说明拟合度不好,是不是说明这个检测就没有意义了?但是后面的F测试是显著的... 关于回归分析中R的解释 出来的数据r平方跟调整R平方都是0.16跟0.12那就说明拟合度不好,是不是说明这个检测就没有意义了?但是后面的F测试是显著的 展开
值越接近1就好。
拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优守根掉密棉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，说明回归直线对来自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。
R²衡量的是回归败毁察方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系360问答。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需致西够械因变量变异性的百站变花棉造倍味分比（在MATLAB中，R²=1-"回归平方和在总平方和中所调获反吧限占的比率"）。
实际值与频治皮六落推尔妈示活搞平均值的总误差中，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贵充青慢图斯控刻性模型的拟合优度。
拟合优度检验：
主要是运用判定系川伟制尔却数和回归标准差，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。
假定一个总体可分交油胞为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。
譬如要检验一颗骰子是否是均匀的，那么可以察茄将该骰子抛掷若干次，记录每一面余蔽出现的次数，从这些数据出发去检验各面出现的概率是医社路杂可英该演段位防否都是1/6， 拟合优度检验就是用来检验一批分类数据所来门没个注著约弦行确经自的总体的分布是否与某种理论分布相一致。
