如何判断回归分析的拟合优度

Question

如题所述

Answer 1

拟合优度（Goodness of Fit）是衡量一个模型对其所描述数据的适合程度的一种指标。在统计学中，拟合优度通常通过计算模型预测值与实际观测值之间的差异来评估。差异越小，拟合优度越好。拟合优度的取值范围为 0-1，其中 0 表示模型完全不能解释数据，1 表示模型完全解释了数据。
在回归分析中，拟合优度通常用判定系数（R^2）来表示。R^2 衡量的是回归方程中所解释的因变量变异性与总变异性的比例。R^2 越接近 1，表示模型拟合度越好。然而，没有明确的界限来判断 R^2 的好与坏，需要根据具体情况和实际需求来综合评价。在实际应用中，有时即使 R^2 较大，也可能存在一定的拟合度问题，如过度拟合或欠拟合。因此，评价模型拟合优度时，还需要考虑其他因素，如模型的稳定性、解释能力等。