回歸演算法中r2多少算擬合數據好

㈠ r2為多少時可以認為擬合的好

R²的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好。

擬合優度為指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決系數R²。R²最大值為1。R²的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R²的值越小，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。

R²等於回歸平方和在總平方和中所佔的比率，即回歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比（在MATLAB中，R²=1-"回歸平方和在總平方和中所佔的比率"）。實際值與平均值的總誤差中，回歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關系。

模型的擬合度

模型的擬合度是用R和R方來表示的，一般大於0.4就可以了；自變數的顯著性是根據各個自變數系數後面的Sig值判斷的，如果小於0.05可以說在95%的顯著性水平下顯著，小於0.01就可以說在99%的顯著性水平下顯著了。如果沒有給出系數表，是看不到顯著性如何的。

回歸分析(regression analysis)是研究一個變數（被解釋變數）關於另一個（些）變數（解釋變數）的具體依賴關系的計算方法和理論。

以上內容參考：網路-擬合優度

㈡ r方一般多少說明擬合的好

r方一般0.999說明擬合的好。

在工程設計或科學實驗中所得到的數據往往是一張關於離散數據點的表 ，沒有解析式來描述 x-y關系。根據所給定的這些離散數據點繪制的曲線，稱為不規則曲線，通常用曲線擬合的方法解決這類問題。

擬合優度：

R^2衡量的是回歸方程整體的擬合度，是表達因變數與所有自變數之間的總體關系。R^2等於回歸平方和在總平方和中所佔的比率，即回歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比。

實際值與平均值的總誤差中，回歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關系。因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度，剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度。

統計上定義剩餘誤差除以自由度n – 2所得之商的平方根為估計標准誤。為回歸模型擬合優度的判斷和評價指標，估計標准誤顯然不如判定系數R^2。

R^2是無量綱系數，有確定的取值范圍(0—1)，便於對不同資料回歸模型擬合優度進行比較；而估計標准誤差是有計量單位的，又沒有確定的取值范圍，不便於對不同資料回歸模型擬合優度進行比較。

㈢ 回歸r2要達到多少是顯著的

回歸r2要達到0.9是顯著的。

模型的擬合度是用R和R方來表示的，一般大於0.4就可以了；自變數的顯著性是根據各個自變數系數後面的Sig值判斷的，如果小於0.05可以說在95%的顯著性水平下顯著，小於0.01就可以說在99%的顯著性水平下顯著了。如果沒有給出系數表，是看不到顯著性如何的。

隨機誤差的均值

為0，方差為σ^2（σ^2﹥0，σ^2與X的值無關）。若進一步假定隨機誤差遵從正態分布，就叫做正態線性模型。一般的，若有k個自變數和1個因變數，則因變數的值分為兩部分：一部分由自變數影響，即表示為它的函數，函數形式已知且含有未知參數；另一部分由其他的未考慮因素和隨機性影響，即隨機誤差。

㈣ 響應面回歸分析r2最小多少可以接受

一般0.3就能接受了。但是也不是0.1就不行。統計數據就是這樣的，回歸r2要達到0.9是顯著的。模型的擬合度是用R和R方來表示的，一般大於0.4年3月31日
最佳回答：如下表，指數曲線的R2為0.9926，最接近1表明在5個回歸方程中

㈤ 線性回歸擬合優度為多少比較合適

R²的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好。

擬合優度為指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決系數R²。R²最大值為1。R²的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R²的值越小，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。

R²等於回歸平方和在總平方和中所佔的比率，即回歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比（在MATLAB中，R²=1-"回歸平方和在總平方和中所佔的比率"）。實際值與平均值的總誤差中，回歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關系。

(5)回歸演算法中r2多少算擬合數據好擴展閱讀：

線性回歸擬合優度的運用：

1、假定一個總體可分為r類，現從該總體獲得了一個樣本——這是一批分類數據，需要我們從這些分類數據中出發，去判斷總體各類出現的概率是否與已知的概率相符。

2、進行了一元概率分布EDF型檢驗的功效模擬，將修正AD檢驗統計量應用於線性回歸模型誤差分布正態性檢驗。

3、擬合優度為一個統計術語，衡量金融模型的預期值和現實所得的實際值的差距。它是一種統計方法應用於金融等領域，基於所得觀測值的基礎上作出的預測。

㈥ stata中r2多少合適

stata中r2越接近1越合適。
1.R2是最常用於評價回歸模型優劣程度的指標，R2越接近於1所擬合的回歸方程越優。
2.指數曲線的R2為0.9926，最接近1表明在5個回歸方程中，指數曲線（log(y)=1.9656-0.2199x為最優方程。Stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它擁有很多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。

㈦ 線性擬合r2幾個9比較好

3個9比較好。
標准曲線的R值是3個9是基本要求，兩個絕對不可以，否則測定結果的偏差會非常大。問題在於操作不規范，否則是很容易獲得0.999的。當根據試驗數據進行曲線擬合時，試驗數據與擬合函數之間的吻合程度，用一個與相關系數有關的一個量『R平方』來評價，R^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0，則吻合程度越低。R平方值可以計算。標准曲線的橫坐標(X)表示可以精確測量的變數(如標准溶液的濃度)，稱為普通變數，縱坐標(Y)表示儀器的響應值(也稱測量值，如吸光度、電極電位等)，稱為隨機變數。當X取值為X1,X2,??Xn時，儀器測得的Y值分別為Y1,Y2,??Yn。將這些測量點Xi,Yi描繪在坐標系中，用直尺繪出一條表示X與Y之間的直線線性關系，這就是常用的標准曲線法。擬合優度為指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決系數R_。R_最大值為1。R_的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R_的值越小，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。R_等於回歸平方和在總平方和中所佔的比率，即回歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比（在MATLAB中，R_=1-"回歸平方和在總平方和中所佔的比率"）。實際值與平均值的總誤差中，回歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關系。模型的擬合度是用R和R方來表示的，一般大於0.4就可以了；自變數的顯著性是根據各個自變數系數後面的Sig值判斷的，如果小於0.05可以說在95%的顯著性水平下顯著，小於0.01就可以說在99%的顯著性水平下顯著了。如果沒有給出系數表，是看不到顯著性如何的。回歸分析(regressionanalysis)是研究一個變數（被解釋變數）關於另一個（些）變數（解釋變數）的具體依賴關系的計算方法和理論。

㈧ r平方為多少擬合較好

值越接近1就好。

擬合優度是指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決系數（亦稱確定系數）R²。R²最大值為1。R²的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R²的值越小，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。

R²衡量的是回歸方程整體的擬合度，是表達因變數與所有自變數之間的總體關系。R²等於回歸平方和在總平方和中所佔的比率，即回歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比（在MATLAB中，R²=1-"回歸平方和在總平方和中所佔的比率"）。

實際值與平均值的總誤差中，回歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關系。因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度，剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度。

擬合優度檢驗：

R平方越高，模型越適合您的數據。 在心理調查或研究中，我們通常發現低R平方值低於0.5。 這是因為我們試圖預測人類行為，預測人類並不容易。

在這些情況下，如果R平方值很低，但有統計學上顯著的獨立變數（又稱預測變數），仍然可以生成關於預測變數值中的變化如何與響應值變化相關聯的見解。

當水平線比您的模型更好地解釋數據時。 它主要發生在不包括截距的情況下。 沒有截距，在預測目標變數方面，回歸可能會比樣本均值差。 這不僅是因為沒有截距。 即使包含截距，它也可能是負的。在數學上，當模型的誤差平方大於水平線上的總平方和時，這是可能的。

㈨ r2為多少時可以認為擬合的好

0.8左右。

從擬合度的角度來說，擬合優度R²到達0.8以上就可以說擬合效果不錯了。R²的值越接近1，說明回歸曲線對觀測值的擬合程度越好；反之，R²的值越小，說明回歸曲線對觀測值的擬合程度越差。

擬合度的特點分析：

R2值一般為[0-1]之間的值，越靠近1說明擬合的越好。時常發生R2大於1的情況，這不是說明自己的模型一定不對，R2是用於線性回歸模型的擬合優度計算，用線性回歸的R2公式計算非線性回歸模型的擬合情況可能會出現R2大於1的情況。R是指反應變數之間相關關系密切程度的統計指標。依據相關現象之間的不同特徵，其統計指標的名稱有所不同。

㈩ r2為多少時可以認為擬合的好

原則上RSquare值越高（越接近1），擬合性越好，自變數對因變數的解釋越充分。但最重要的是看sig值，小於0.05，達到顯著水平才有意義。可以看回你spss的結果，對應regression的sig值如果是小於0.05的，就可以了。

簡介：

如果待定函數是線性，就叫線性擬合或者線性回歸(主要在統計中)，否則叫作非線性擬合或者非線性回歸。表達式也可以是分段函數，這種情況下叫作樣條擬合。

一組觀測結果的數字統計與相應數值組的吻合。形象的說,擬合就是把平面上一系列的點，用一條光滑的曲線連接起來。因為這條曲線有無數種可能，從而有各種擬合方法。擬合的曲線一般可以用函數表示，根據這個函數的不同有不同的擬合名字。

在MATLAB中可以用polyfit 來擬合多項式。

擬合以及插值還有逼近是數值分析的三大基礎工具，通俗意義上它們的區別在於：擬合是已知點列，從整體上靠近它們；插值是已知點列並且完全經過點列；逼近是已知曲線，或者點列，通過逼近使得構造的函數無限靠近它們。