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)1)计算残差323131愚人节2363134313431303231363533 e 58685 E5a EB 93133343135333333333平方和q=(y* ) ) 2和y^2。 这里，y表示实测值，y*表示预测值；
)2)适合度指标rnew=1-(q/y )2) ^ (1/2) ) ) ) ) ) ) )2) ) ) )2) ) ) ) 65 )
线性方程：
r^2==(y预测-y ) )2/==) (y实际上-y ) ) 2，y是平均数。 如果R2=0.775，变量y的变异中77.5%由变量x引起。 R2=1时，表示所有观测点都在回归直线上。 R2=0时，表示自变量和因子没有线性关系。
拟合优度是回归直线相对于观测值的拟合优度。 测量适合度的统计量为可决定系数(也称为确定系数) r ) 2。 R^2的取值范围为[ 0，1 ]。 R^2的值越接近1，表示回归直线与观测值的拟合越好，相反，R^2的值越接近0，表示回归直线与观测值的拟合越差。
数据扩展
方法原理
主要利用判定系数和回归标准差检验模型对样本观测值的拟合程度。 当解释变量为多变量时，使用调整后的拟合优度来解决变量元素增加对拟合优度的影响。
假设总体可分为r类，从该总体中得到样本——。 这是一种分类数据，需要根据这些分类数据判断总体各类出现的概率是否与已知概率一致。
r测定回归式整体的适合度，表示因子和所有自变量之间的整体关系。 r是回归平方和占总平方和的比率，即可以用回归公式说明的变量引起的变异的比例(在MATLAB中，R=1- (回归平方和占总平方和的比率) ) )。
在实际值和平均值的总误差中，回归误差和剩余误差是这一折衷关系。 因此，回归误差从正面测量线性模型的拟合优度，剩下的误差从另一侧判断线性模型的拟合优度。