今天我们来看一下拟合程度,以下6个关于拟合程度的观点希望能帮助到您找到想要的百科知识。
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logistic回归模型中,评价模型拟合度的标准
logistic回归模型中，评价模型拟合度的标准如下：
1、拟合优度，是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R_。R_最大值为1。R_的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R_的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
2、R_衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R_等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比（在MATLAB中，R_=1-"回归平方和在总平方和中所占的比率"）。
实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。
3、统计上定义剩余误差除以自由度n_2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R_。
R_是无量纲系数，有确定的取值范围 (0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。
4、拟合优度检验主要是运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。当解释变量为多元时，要使用调整的拟合优度，以解决变量元素增加对拟合优度的影响。假定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据。
需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。譬如要检验一颗骰子是否是均匀的，那么可以将该骰子抛掷若干次。
记录每一面出现的次数，从这些数据出发去检验各面出现的概率是否都是1/6， 拟合优度检验就是用来检验一批分类数据所来自的总体的分布是否与某种理论分布相一致。
(五)变差函数拟合程度的检验
为了解变差函数拟合程度的优劣,通常需要对变差函数的拟合程度进行检验。检验一般有下列几种方法:
(1)观察比较法
将变差函数的理论模型γ(h)的图形与实验变差函数γ*(h)图形直接进行比较,两个图形越接近,拟合程度越高。若拟合得不理想,可以多做比较。
(2)交叉验证法
变差函数的一个重要作用是进行克里格估值。若克里格估值与真实值的误差平方和最小,说明克里格估值与真实值很接近。具体操作的方法:对每个实测点,根据周围点的值对其进行克里格估值,N个实测点就有N个克里格估值与之对应。若实测值为z,克里格估值为z*,其误差平方的均值(z*-z)2的大小,则是衡量变差函数拟合程度的衡量尺度。
(3)离差方差检验法
我们知道离差方差的计算公式:
D2(v/V)=C(v,v)-C(V,V)
为简要说明问题,假定研究的不是三维空间的体域V及v,而是三维线域L和l,如L是一个岩心钻孔的总长,l是该钻孔的岩心样品样,离差方差的计算公式可写成:
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
设L表示计算域的总长(如一个钻孔的总长);l表示计算域中的样品长(如岩心样品长);C0l表示正则化变差函数的变程;C1为点变差函数的块金常数;C为点变差函数的基台数;a为点变差函数的变程。
还可以类推,第三、第四……结构的离差方差
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
最后得到该变差函数套合结构的理论离差方差D2(l/L),将D2(l/L)与计算试验正则化变差函数γ*(h)的试验离差方差S2(l/L)进行比较,求出相对误差值:
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
(4)估计方差检验法
设每个实测点上的实测值为z,对其进行的克里格估计值为z*,则估计误差平方均值为
然后根据估计方差σ2公式:
σ2=2γ(V,v)-γ(V,V)-γ(v,v)
计算出每一个实测点上的克里格估计标准差σ*
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
(5)综合检验法
综合检验有两种方式:
①根据上述几种方法进行综合比较来确定;
②有的学者提出通过综合指标计算来确定。
计算公式:
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
拟合度r2计算公式
拟合度r2计算公式：r^2=ess/tss。拟合优度（GoodnessofFit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R2。R2最大值为1。R2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R2的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
提到回归直线，首先要知道变量的相关性。变量与变量之间的关系常见的有两类：一类是确定性的函数关系，像正方形的边长a和面积S的关系；另一类是变量间确实存在关系，但又不具备函数关系所要求的确定性，它们的关系是随机性的。当两个相互关系的量具有这两种变量关系的时候，就称两个变量具有相关关系。
什么叫拟合度?
拟合度简单说就是基金净值的变化情况与基金跟踪的指数的变化之间的一致性。基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化越接近，拟合度越高。如果基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化完全一样（理论上可能有），则拟合度为100。
卡方检验检验模型整体的拟合程度
卡方检验检验模型整体的拟合程度 拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一、扩展资料拟合优度检验:主要是运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，对于样本回归模型拟合总体模型,我们通常要进行经济检验统计检验计量检验等。 统计检验则是在一定概率1、不是一个概念。2、相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。 3、由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。4、拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。5、度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R²。6、R²最大值为1。7、R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。8、扩展资料拟合优度检验：主要是运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。9、当解释变量为多元时，要使用调整的拟合优度，以解决变量元素增加对拟合优度的影响。10、假定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据，需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。11、譬如要检验一颗骰子是否是均匀的，那么可以将该骰子抛掷若干次，记录每一面出现的次数，从这些数据出发去检验各面出现的概率是否都是1/6， 拟合优度检验就是用来检验一批分类数据所来自的总体的分布是否与某种理论分布相一致。
分位数回归拟合程度怎么算
分位数回归拟合程度用分位数回归中拟合优度的计算方法计算。定义为最小二乘回归中的依据残差平方和度量了回归平方和占总离差平方和的比重，按照残差绝对值的加权和，度量了在某个分位数下分位数回归的拟合效果。描述的是在某个分位数下的局部拟合效果。
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