為什麼擬合優度為負值？

我讀了20分鐘，還是看不懂。

“擬合優度”含義：在回歸分析中用於測試在回歸線周圍收集的樣本資料點的密度，並用於評估回歸方程與樣本觀測值的擬合程度。

1.合身優度的由來：

1.英國統計學家在研究父親身高與成年兒子身高的關係時，從大量樣本觀測值的散點圖中發現了一條貫穿其中的直線，可以描述父親身高與成年兒子的關係。 這種現象稱為“回歸”，貫穿資料點的線稱為“回歸線”。

2.當然，也有人發現，即使父親的身高都一樣，他們成年的兒子的身高也不一樣。 這就是說：乙個成年兒子的身高差異受兩個因素的影響：一是父親身高的影響; 另乙個是其他隨機因素的影響。

3.那麼，我們可以理解，“回歸方程”中解釋變數y的觀測值的滑移差異也是由兩個原因引起的：一是解釋變數x的值不同造成的; 第二種是由其他隨機因素引起的。

2.對擬合優度的理解。

1.回歸方程的擬合優度檢驗本質上是一種描述性表徵，不涉及解釋變數和解釋變數之間整體關係的推斷。

2.然後，對於具有不同訊號的模型，擬合優度越大越好。 但是，另一方面，擬合的優度有多可接受？ 這門不同的學科往往有不同的慣例和標準，有人說在社會學上幾乎司空見慣，也有人說契合度的好壞處處高在上，讓人懷疑; 而且，不同的樣本觀測值也會得到不同的值，在回歸分析的擬合優度方面，同乙個模型可以實現，但只能靠自身實現。

但是，一般來說，如果超出了擬合優度，那麼就不必太擔心了，因為我們不應該簡單地將擬合優度作為判斷模型質量的標準，而應該更加關注模型設定的合理性。

總結。 擬合優度（也稱為決定係數或 r 平方）是評估回歸模型擬合程度的指標，範圍為 0 到 1。 它表示模型解釋的因變數的方差比例。

理想情況下，擬合優度應大於或等於 0，越接近 1 越好。 如果擬合優度小於 0，則表示模型對觀測資料的擬合比簡單平均值差。 然而，在實踐中，擬合優度小於 0 的情況非常罕見，通常發生在模型不適合資料或使用錯誤的回歸公式時。

如果在應用程式中遇到擬合優度小於 0，則可能需要重新檢查模型方法、資料的有效性或其他相關因素。

你能再詳細說明一下嗎？

Pro，擬合度最優模仿（又稱決定係數或副滲纖維r的平方）是評價回歸模型擬合度的指標，其取值範圍為0-1。 它表示模型解釋的因變數的方差比例。 理想情況下，擬合優度應大於或等於 0，越接近 1 越好。

如果擬合優度小於 0，則表示模型對觀測資料的擬合比簡單平均值差。 然而，在實踐中，擬合優度小於 0 的情況非常罕見，通常發生在模型不適合資料或使用錯誤的回歸公式時。 如果在實際應用中遇到擬合優度得分小於 0，則可能需要重新檢查模型構建方法、資料的有效性或其他相關因素。

擬合優度是評價線性回歸模型擬合度的重要指標之一，它反映了模型的最佳能力。 在計算擬合優度時，我們引入了 y 的均值作為參考。 這是因為，在回歸中，我們需要將實際值與值進行比較，並且可以使用y的平均值作為基準。

通過將每個實際值與 y 的平均值進行比較，我們可以計算誤差的平方和，並使用它來評估模型的擬合程度。

另一方面，y 的平坦均值也可以幫助我們理解資料的分布。 如果每個實際值等於 y 的平均值，則資料是完全隨機分布的。 在現實生活中，資料通常不是完全隨機分布的，而是存在某種趨勢或模式。

通過計算誤差的平方和，我們可以對這種趨勢或定律進行建模，並使用該模型生成未來的資料。

在計算擬合優度時，我們還需要考慮自由度數。 自由度是指自變數中可以自由變化的部分數。 **在性回歸中，自由度等於樣本量減去 1。

通過引入 y 的平均值，我們可以減少乙個自由度，從而更準確地評估模型的擬合程度。

引入 y 的均值是計算擬合優度的必要步驟。 它不僅可以作為誤差平方和的基準，還可以幫助我們了解資料的分布，還有助於準確評估模型的擬合程度。

適合度。 擬合優度）是指回歸線與觀測值的擬合程度。衡量擬合優度的統計量是決定係數（也稱為確定性係數），值 r 的範圍為 [0,1]。

r 2 的值越接近 1，回歸線與觀測值的擬合就越好。 相反，r 2 的值越接近 0，回歸線與觀測值的擬合度越差。

r 測量回歸方程作為乙個整體的擬合度，是因變數的表示式。

包含所有自變數。

它們之間的整體關係。 r 等於回歸的平方和與總平方和之比，即回歸方程可以解釋的因變數的變異性百分比。 實際與平均值。

在總誤差中，回歸誤差和殘差是權衡關係。 因此，回歸誤差從正面決定了線性模型的擬合優度，而剩餘誤差從負側決定了線性模型的擬合優度。

從統計學上定義殘餘誤差除以自由度。

n 2 得到的商的平方根。

它是對標準誤差的估計。 為了判斷和評價回歸模型的擬合優度，估計標準誤差明顯不如判斷係數是無量綱係數，並且存在一定的取值範圍（0-1），便於比較不同資料回歸模型的擬合優度。 然而，標準誤差的估計是有度量單位的，沒有明確的值範圍，不便於比較不同資料回歸模型的擬合優度。

金融學的應用與解釋：

擬合優度是乙個統計術語，用於衡量財務模型的期望值與獲得的實際值之間的差異。

它是一種應用於金融等領域的統計方法，基於所獲得的觀察結果。 換句話說，它是衡量如何模擬實際觀測值的指標。 [1]

調整擬合優度：有時你不需要太關注擬合優度，計量經濟學方程的經濟意義遠比統計意義重要。 只要經濟含義是正確的，我們仍然認為低擬合優度很能說明問題。

當然，您也可以校正異方差、自相關或對數。

以及其他改進模型的方法。

同樣重要的是要注意，不應將變數新增到計量經濟學分析中，因為調整後的擬合優度可能會降低，而調整後的擬合優度可能會發生，並且可能會出現多共線問題。

更正是將方差放入計算中。

損失的自由度被排除在外。

校正是為了排除在計算方差時損失的自由度。

總結。 擬合優度是指擬合結果與實際資料之間的差異程度，它是乙個數值，取值範圍從0到1，值越大，擬合結果與實際資料的差異越小，擬合結果越準確。 當擬合優度為時，說明擬合結果與實際資料相差較大，擬合結果不夠準確，擬合方法需要進一步改進，以提高擬合優度。

擬合優度是指擬合結果與實際資料的差異程度，它是乙個數值，取值範圍從0到1，該值越大，擬合結果與實際漏孔資料的差異越小，擬合結果越準確。 當擬合優度較大時，說明擬合結果與實際資料差異較大，擬合結果不夠準確，擬合方法需要進一步改進，提高擬合優度。

夥計，我真的不明白，我可以更具體一點。

擬合優度是指擬合結果與實際資料之間的差異程度，表明擬合結果與實際資料之間的差異較大，擬合效果不是很合理。 這可能是由於擬合模型的引數設定不正確，或者擬合模型本身不夠準確，或者實際資料本身有雜訊等。 解決方法是：

首先要檢查擬合模型的引數設定是否正確，如果沒有，可以嘗試調整引數以獲得更好的擬合效果; 其次，可以嘗試使用更精確的擬合模型，以獲得更好的擬合效果; 最後，您可以嘗試對實際資料進行降噪以獲得更好的擬合。 個人小貼士：擬合橡木金合歡時，應仔細檢查擬合模型的引數設定，盡量使用更準確的脊柱擬合模型，並盡量降低實際資料的雜訊，以獲得更好的擬合效果。