一、评价回归直线方程拟合优度的指标？
方程显著性检验(F检验)，变量显著性检验(t检验) 直接通过线性回归模型就能给出来了，也就是对构建的回归模型是否有效的一个检验。
而同时还能输出一个调整的R2，也算是对回归模型拟合度的一个检验但是如果要专业的检验回归模型的拟合优度，那就在进行回归分析的时候 选择保存回归的预测值，然后比较预测值和实际值之间的差异，通过这个差异来看构建的模型的拟合度
二、多元回归拟合优度小怎么办？
R²很小，说明模型解释度不给力，有可能是：1、忽略了重要变量，请再分析因变量的影响因素；
2、各个自变量之间存在共线性问题，冲销了对因变量的影响，建议看单个自变量的T值，把不显著的剔除。然后，逐步回归，看哪个自变量加入后使得整个模型的拟合优度降低。
3、只看R²不行，还要看adjR²
4、结合F检验，F检验显著而R²过低，仍然不能说明方程没用，增加样本量能够使得R²增强。
三、拟合优度公式？
判定系数也叫拟合优度、可决系数.表达式是:
R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS
该统计量越接近于1,模型的拟合优度越高.
问题：在应用过程中发现,如果在模型中增加一个解释变量,R2往往增大
这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好,只要增加解释变量即可.
——但是,现实情况往往是,由增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关,R2需调整.
这就有了调整的拟合优度:
R1^2=1-(RSS/(n-k-1))/(TSS/(n-1))
在样本容量一定的情况下,增加解释变量必定使得自由度减少,所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟合优度的影响:
其中：n-k-1为残差平方和的自由度,n-1为总体平方和的自由度.
总是来说,调整的判定系数比起判定系数,除去了因为变量个数增加对判定结果的影响.
四、如何计算拟合优度？
拟合以后点右键，趋势线选项，显示R的平方值。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。R^2的取值范围是[0，1]。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的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
五、拟合优度和修正的拟合优度有什么异同呀？
修正的是把计算方差所损失掉的自由度排除掉
六、拟合优度的原则？
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。R^2的取值范围是[0，1]。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的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
七、拟合优度计算公式？
判定系数也叫拟合优度、可决系数.表达式是:
R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS
该统计量越接近于1,模型的拟合优度越高.
问题：在应用过程中发现,如果在模型中增加一个解释变量,R2往往增大
这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好,只要增加解释变量即可.
——但是,现实情况往往是,由增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关,R2需调整.
这就有了调整的拟合优度:
R1^2=1-(RSS/(n-k-1))/(TSS/(n-1))
在样本容量一定的情况下,增加解释变量必定使得自由度减少,所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟合优度的影响:
其中：n-k-1为残差平方和的自由度,n-1为总体平方和的自由度.
总是来说,调整的判定系数比起判定系数,除去了因为变量个数增加对判定结果的影响.
八、拟合优度名词解释？
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。R^2的取值范围是[0，1]。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的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
九、怎么看拟合优度？
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）R2。R2最大值为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；反之，R2的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
十、什么是拟合优度模型？
模型拟合优度指样本回归线对样本数据拟合的精确程度,拟合优度检验就是检验样本回归线对样本数据拟合的精确程度。
样本残差平方和是一个可用来描述模型拟合效果的指标,残差平方和越大,表明拟合效果越差;残差平方和越小,表明拟合效果越好。但残差平方和是一个绝对指标,不具有横向可比性,不能作为度量拟合优度的统计量。
所以拟合优度检验的度量指标是通过残差平方和构造的决定系数来进行检验的。决定系数公式是:
与残差平方和不同,决定系数是一个相对指标,具有横向可比性,因此可以用作拟合优度检验。