R方（R-squared）是回归模型中的一个重要指标，用于衡量模型对数据的拟合程度。它表示了因变量变异性中被自变量解释的部分所占的比例。
具体来说，R方的值介于0和1之间，越接近1表示模型对数据的拟合程度越好。当R方等于1时，表示模型完美地解释了因变量的变异性，即所有因变量的变化都可以由自变量来解释。而当R方等于0时，表示模型没有解释任何因变量的变异性，即自变量与因变量之间没有任何关系。
需要注意的是，R方并不是一个绝对的评价指标，它只能告诉我们模型对数据的拟合程度如何，而不能告诉我们模型是否真实存在或者是否可靠。此外，R方也不能用来比较不同模型的拟合程度，因为不同模型可能有不同的假设和适用范围。
因此，在使用R方来评估回归模型的拟合程度时，需要结合其他指标一起考虑，如残差分析、AIC等信息准则等。同时，也需要根据具体情况选择合适的回归模型，并进行合理的假设检验和验证工作，以确保模型的准确性和可靠性。