拟合优度，拟合优度的计算公式

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（GoodnessofFit）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。

stata中拟合优度一般为多少

stata软件中合格的拟合优度一般都是0.8以上。

拟合优度的原则

拟合优度（GoodnessofFit）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。

拟合优度的计算公式

对非线性方程：

（1）计算残差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2，其中，y代表的是实测值，y*代表的是预测值；

（2）拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)

Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数，现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和线性回归方程的判定系数R2、adjustedR2进行区别。在对方程拟合程度的解释上，Rnew和R2、adjustedR2是等价的，其意义也相同。

对线性方程：

R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2，y是平均数。如果R2=0.775，则说明变量y的变异中有77.5％是由变量X引起的。当R2＝1时，表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时，表示自变量与因变量无线性关系。

可决系数和拟合优度相同吗

可决系数与拟合优度是不一样的，可决系数表示的是可信度，拟合优度表示拟合效果的好坏。