檢視拟合优度的原始碼

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| style="background: #FF2400" align= center|  '''<big>拟合优度</big>'''
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<small>[https://baike.so.com/gallery/list?ghid=first&pic_idx=2&eid=6204573&sid=6417840 来自 网络 的图片]</small>
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'''拟合优度'''(Goodness of Fit)是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数)R^2(读为R方)。R^2最大值为1。R^2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，R^2的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
=='''简介'''==
R^2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。R^2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，R^2=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R^2。R^2 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。

金融的应用和解释:

拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。

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。换句话说，它是衡量如何将实际观测的数值进行模拟的相关预测。
=='''评价'''==
R^2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。R^2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，R^2=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R^2。R^2 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。
拟合优度曲线图
拟合优度曲线图

金融的应用和解释:

拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。

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。换句话说，它是衡量如何将实际观测的数值进行模拟的相关预测。<ref>[https://www.csdn.net/tags/MtTaAgwsOTY4NTc4LWJsb2cO0O0O.html 拟合优度]搜狗</ref>

=='''参考文献'''==

[[Category:310 數學總論]]