回归方程拟合效果公式R 线性回归方程拟合效果判断依据，比如r R2？

线性回归方程拟合效果判断依据，比如r R2？

拟合效果取决于重组数据的线性，即是否符合线性方程。一般用线性相关系数来判断。越接近1，线性越好

残差图是以一定残差（实际值与估计值之差）为纵坐标，以其他适当量为横坐标的散点图。通过残差分析和残差图，检验模型假设的合理性，称为残差分析。这些方法更加直观，应用效果良好。许多统计软件包可以生成残差图。它可以用来检验回归线的异常值。在分析和检验中，常用的散点图是以自变量为横坐标的残差图。

为了清楚地解释变量和随机误差的影响，数据点与其在回归线上的相应位置之间的差异称为残差，每个残差的平方和称为残差平方和，表示随机误差的影响。一组数据的残差平方和越小，拟合度越好。

如何利用线性回归方程残差图分析拟合效果？

以线性回归方程为例，R的平方越大，拟合效果越好。

因为r平方越大（接近1）意味着拟合的曲线越接近实际曲线，当然效果越好。

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