三种常用的拟合直线方法 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
高中线性回归方程公式：B=（x1y1 x2y2。。。Xnyn nxy）/（x1 x2。。。Xn和NX）。线性回归方程是数理统计中利用回归分析来确定两个或多个变量之间定量关系的统计分析方法之一。
高中线性回归方程公式
线性回归方程公式
线性回归方程公式
线性回归方程求解方法
线性回归模型通常采用最小二乘近似法进行拟合，但也可能采用其他方法进行拟合，如在其他一些方法中最小化“拟合间隙”规格（如最小绝对误差回归），或最小化回归中的“拟合间隙”最小二乘损失函数的乘法减少。相反，最小二乘法可以用来拟合这些非线性模型。因此，尽管最小二乘法和线性模型有着密切的联系，但它们不能等同起来。
回归方程公式标准公式？
A.决定系数衡量回归模型对样本数据的拟合程度
C.决定系数等于1，说明回归模型可以解释因变量的所有变化
D.决定系数介于[0,1
E.如果确定系数等于1，所有观测点都将落在回归线上
确定系数也称为拟合优度，确定系数的表达式为：
R^2=ess/TSS=1-rss/TSS
统计值越接近1，模型的拟合优度越高
问题：在应用过程中发现，如果在模型中加入一个解释变量，R2往往会增加
这给人一种错觉：要使模型拟合得好，只需要加入解释变量即可
-然而，现实是，解释变量的数量变量经常增加R2的增加与拟合质量无关，R2需要调整
这导致调整后的拟合优度：
R1^2=1-（RSS/（n-k-1））/（TSS/（n-1））
在一定样本量的情况下，增加解释变量会降低自由度，因此，调整的思想是：将残差平方和和和总偏差平方和除以各自的自由度，以消除变量数量对拟合优度影响的影响：
其中n-k-1是残差平方和的自由度，n-1是自由度与决策系数相比，调整后的决策系数消除了变量数目增加对决策结果的影响
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