拟合度（模型拟合度）

大家好，相信到目前为止很多朋友对于拟合度和模型拟合度不太懂，不知道是什么意思？那么今天就由我来为大家分享拟合度相关的知识点，文章篇幅可能较长，大家耐心阅读，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

1拟合度是什么?

1、没问题。拟合度是指预测结果和实际结果的吻合程度（百分比），最多是1，不可能大于1的，大于1无法解释其含义（难道还能比真实结果本身更接近真实结果，这个逻辑上就不可能）。

2、信度系指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低拟合度简单说就是基金净值的变化情况与基金跟踪的指数的变化之间的一致性。

3、其次，拟合优度是指回归线对观测值的拟合程度，拟合优度的统计度量是确定系数R^2。R^2的取值范围为[0，1]。最后，R^2值越接近1，回归线与观测值的拟合度越好，R^2值越接近0，回归线与观测值的拟合度越差。

4、模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。

5、在使用SPSS进行时间序列模型拟合时，可以通过以下几种方法来评估模型的拟合度：残差分析：残差是指实际观测值与模型预测值之间的差距。通过观察残差的分布情况，可以判断模型是否能够很好地拟合数据。

2可决系数为0.7拟合度怎么样

拟合程度一般。可决系数是用来衡量回归模型拟合优度的一个指标，其取值范围在0到1之间。

度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数、决定系数）R。R最大值为1。R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的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

可决系数0.62可以。可决系数的取值范围为0到1之间，越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优。度越高。

度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R。R最大值为1。R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的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

可决系数可以作为综合度量回归模型对样本观测值拟合优度的度量指标。可决系数越大，说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大，模型拟合优度越好。反之可决系数小，说明模型对样本观测值的拟合程度越差。

3曲线拟合度要多少才可信

曲线拟合度R的值越接近1时可信。R的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好。R衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。

.8左右。从拟合度的角度来说，拟合优度R到达0.8以上就可以说拟合效果不错了。R的值越接近1，说明回归曲线对观测值的拟合程度越好；反之，R的值越小，说明回归曲线对观测值的拟合程度越差。

当拟合曲线的相关系数R≈1时，可以认为其拟合函数是可靠的。

原则上RSquare值越高（越接近1），拟合性越好，自变量对因变量的解释越充分。但最重要的是看sig值，小于0.05，达到显著水平才有意义。可以看回你spss的结果，对应regression的sig值如果是小于0.05的，就可以了。

r方一般0.999说明拟合的好。在工程设计或科学实验中所得到的数据往往是一张关于离散数据点的表 ，没有解析式来描述 x-y关系。根据所给定的这些离散数据点绘制的曲线，称为不规则曲线，通常用曲线拟合的方法解决这类问题。

个9比较好。标准曲线的R值是3个9是基本要求，两个绝对不可以，否则测定结果的偏差会非常大。问题在于操作不规范，否则是很容易获得0.999的。

关于拟合度的内容到此结束，希望对大家有所帮助。