拟合优度(如何计算拟合优度并评估回归模型的拟合程度)

拟合优度是评估回归模型拟合程度的一种统计量。拟合优度的值范围在0~1之间，值越接近1，则表明模型的拟合程度越好。在实际应用中，我们需要定量地评估回归模型的拟合程度，以便进一步判断模型是否可靠，并做出相关决策。

首先，我们需要计算总平方和（SST）和残差平方和（SSE），它们的公式如下：

SST = ∑(yi - ȳ)²，SSE = ∑(yi - ŷ)²

其中，yi是观测变量的实际值，ȳ是所有观测变量的均值，ŷ是回归模型对该观测值的预测值。

然后，根据SST和SSE的值计算拟合优度（R²）：

R² = 1 - SSE / SST

其中，R²的值越接近1，则表明回归模型的拟合程度越好。

除了拟合优度，我们还可以用其他统计量来评估回归模型的好坏，比如平均绝对误差（MAE）、平均平方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。这些统计量都是通过观测值和预测值之间的误差来计算的，具体公式可以参考相关资料。

评估回归模型的拟合程度是非常重要的。通过计算拟合优度等统计量，我们可以客观地评估模型的可靠性，为相关决策提供参考。