线性回归的拟合度计算公式
线性回归是一种基本的数据分析方法，它用于拟合连续型随机变量之间的线性关系，可用于探究变量间相关性、预测未来趋势等。而拟合程度是评估模型的关键指标之一，本文将介绍线性回归的拟合度计算公式。
什么是拟合度？
拟合度是指模型对样本数据的拟合程度，也称为拟合优度、拟和度。在线性回归中，我们一般使用平方和残差计算拟合度，即利用样本数据计算出的残差平方和与总变差平方和之比，即R2值。
如何计算拟合度R2？
拟合度R2的计算公式如下：
R2 = 1 - SSE / SST
其中SSE为残差平方和，SST为总变差平方和。总变差平方和等于所有数据点与平均数的差的平方和，可表示为：
SST = ∑(Yi - Y¯)²
而残差平方和等于所有预测值与实际值之差的平方和，可表示为：
SSE = ∑(Yi - Ȳ)²
其中Yi为样本观测值，Y¯为所有样本观测值的平均值，Ȳ为模型的预测值。
如何解释R2值？
R2的值介于0和1之间，0表示模型对样本数据的解释程度为0，即模型不能解释任何变异，1表示模型对样本数据的解释程度为100%。因此该值越接近1，说明模型对数据的解释程度越强，拟合程度越好。
总之，线性回归的拟合度R2是评估模型拟合效果的重要指标，它可以用于评估模型的预测能力，同时也可以用于比较不同模型对数据的解释程度。该指标计算简单，使用方便，非常适用于描述线性关系的数据分析。
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