jacky
拟合程度判断方法有剩余平方和检验、卡方检验、回归误差检来自验法等。
1、剩余平方和检验。
是将利用预测的理论预测值与病害发生的实际情况（y）进行比较，求得它们的差异平方和(Q)、回归误差（S）及曲线相关比（r）的值，希望Q、S的值愈小愈好，曲线相关比（r）愈大愈好。
2、卡方检验。
卡方检验是用途非常广的一种假设检验360问答方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
3、回归误差检验法。
植洲肥错名磁围约视方程尾部的Sy除以x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时，认为预测值落在2个回归误差的范围之内，就认为预测正确，回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的，当原始数据的摆动范围愈大，南于阳规事所建方程的回归误差Sy除以x也就愈大。
拟合的分类：
1、拟合优度。
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。实际值与平均封并值的总误差中，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执系特握于压陆社端底汽线性模型的拟合优度。拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期程值和现实所得的实际值的差距。
2、曲线拟合。
曲线拟合是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲北海送线方程分析两变量间的关系。最小二乘法是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平架方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得少这裂这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小专送余弦景会激收计未。
