有如下几个结论： 用相关指数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故①正确；在回归分析中，回归直线过样本点中心：（.x，.y）点，故②正确；带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高．故.
R-squared和Adjusted R-squared大小为多少才能说明拟合效果不错 大于2113R平方小于s比例。Adjusted R Square 校正决定系数，是调整后的拟合5261系数，是为了去除解4102释变量增加对R平方1653的增大作用。用R square 决定系数判定一个线性回归直线的拟合程度，用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）。扩展资料：1、线性回归问题中，决定系数R-Squared 是用来衡量回归方程与真实样本输出之间的相似程度。一般来说，R-Squared 越大，表示模型拟合效果越好。R-Squared 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R-Squared 必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。单独看 R-Squared，并不能推断出增加的特征是否有意义。通常来说，增加一个特征值，R-Squared 可能变大也可能保持不变，两者不一定呈正相关。
excel曲线拟合中的决定系数R平方是如何求出来的？ VBA编程：t=(Application.WorksheetFunction.Pearson(InDat，OutDat))^2Excel里R平方：R平方值是趋势线拟合程度的指标，它的数值大小可以反映趋势线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度，拟合程度越高，趋势线的可靠性就越高。R平方值是取值范围在0～1之间的数值，当趋势线的 R 平方值等于 1 或接近 1 时，其可靠性最高，反之则可靠性较低。R平方值也称为决定系数。判定系数R2(coefficient of determination)：回归平方和占总误差平方和的比例：反映回归直线的拟合程度，取值范围在[0，1]之间，R2越趋近于1，说明回归方程拟合的越好；R2越趋近于0，说明回归方程拟合的越差，决定系数平方根等于相关系数总平方和(SST—total sum ofsquares)：反映因变量的 n 个观察值与其均值的总误差。回归平方和(SSR—sum ofsquares of regression)：反映自变量 x 的变化对因变量 y 取值变化的影响，或者说，是由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y 的取值变化，也称为可解释的平方和。残差平方和(SSE—sum of squares of error)：反映除 x 以外的其他因素对 y 取值的影响，也称为不可解释的平方和或剩余平方和。
