擬合優度和修正擬合優度之間有什麼異同？

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。

適合度。 計算r2的公式是r2=1-"回歸到平方和與平方總和之比;

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

r 最大值為 1。

擬合優度檢驗是針對整個模型的，以模型y=10m+2n為例，擬合優度檢驗有實值（或實驗值）y的統計r和模型y*的計算值（使用模型y=10m+2n，輸入（m，n）得到模型y*的計算值）來估計整個模型與實際情況的擬合程度。 簡單來說，就是把實值和計算值比對，看整個模型是否好。

t檢驗是看單個引數是否顯著，也就是是否為0，以模型y=10m+2n為例，通過m和n的係數，這裡是10和2的t檢驗統計量計算出來的，如果顯著的，則表示10，或者2， 不是 0，如果它不顯著，則表示 10 或 2 可能是 0，因此模型的乙個變數可能有問題，例如，10 可能是 0，那麼 m 可能會從模型中刪除。

1.擬合優度檢驗是對回歸結果整體擬合度的檢驗，擬合優度越高，回歸方程所描述的自變數和因變數之間的關係與實際情況的一致性越高。

2.變數的顯著性檢驗是指得到回歸方程後，方程各自變數係數在一定置信範圍內的t檢驗，如果檢驗結果在置信範圍內，則認為該係數可信，可用於描述自變數與因變數的關係， 否則就不重要了。

“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。