擬合程度是什麼意思?
什麼叫擬合度?
擬合度檢驗是對已製作好的預測模型進行檢驗，比較它們的預測結果與病害實際發生情況的吻合程度。通常是對數個預測模型同時進行檢驗，選其擬合度較好的進行試用。常用的擬合度檢驗方法有：剩餘平方和檢驗、卡方(c2)檢驗和線性迴歸檢驗等。
⑴．剩餘平方和檢驗是將利用預測的理論預測值（ ）與病害發生的實際情況(y)進行比較，求得它們的差異平方和(Q)、迴歸誤差(S)及曲線相關比(r)的值，希望Q、S的值愈小愈好，曲線相關比（r）愈大愈好。
，
r(曲)＝1－(Q/Lyy)
⑵．卡方（c2）檢驗的計算公式
⑶．迴歸誤差檢驗法 （Sy/x檢驗）
通常，多因素預測方程的通式為： y＝b0＋b1x1＋b2x2＋···＋bnxn±2Sy/x
方程尾部的Sy/x為方程的迴歸誤差。在利用預測方程的迴歸誤差進行預測效果的檢驗時，認為預測值落在2個迴歸誤差的範圍之內，就認為預測正確，其實，迴歸誤差是由建立預測方程的原始數據決定的，當原始數據的擺動範圍愈大，所建方程的迴歸誤差Sy/x也就愈大，此時用Sy/x作為檢驗標準，也就擴大了誤差範圍，因此，該方法的使用尚需探討。
⑷．參數檢驗法（線性迴歸檢驗法）
在預測模型研製一章中已經提到，要比較幾個模型的預測效果時可用參數檢驗法檢查預測值 與病害發生的實測值y的符合情況，即 ＝y時，它們應符合： =0+1y，
用預測方程所得到的 的與相應的病害發生實測值進行迴歸，就可以得到如下的線性迴歸式
=a + by，
當有數個預測方程時，便可得到數個如下的線性迴歸式：
=a1 + b1y，
=a2 + b2y，，
． ．
．
． ．
．
=an + bny， 。
此時比較幾個a值和b值，當a值愈趨近於0，b愈趨近於1，則說明該方程的預測效果愈好。
按
在迴歸分析中用什麼評價擬合程度，其含義是什麼
不知道你要怎樣比較預測值和真實值,比如計算一下殘差值,或者計算一下均方誤差之類?
在Linear Regression對話框,點Save按鈕,會出現Linear Regression:Save對話框,在Predicted Values（預測值）和Residuals（殘差）欄都選Unstandardized,會在數據表中輸出預測值和殘差,然後你想怎麼比較都行.
判斷模型是否有預測能力,其實就是模型檢驗,模型檢驗除了統計意義上的檢驗,還有實際意義上的檢驗,就是檢驗是否跟事實相符,比如收入與消費應該是正相關的,如果消費為被解釋變量、收入為解釋變量,如果收入的係數小於零,那肯定是不對的.
統計意義上的檢驗,包括參數的T檢驗,方程的F檢驗,還要檢驗殘差是否白噪聲.
檢驗模型是否具有外推預測能力,還可以這樣做：比如,你收集了一個容量為50的樣本,你可以用其中的48個樣本點估計模型,然後估計另兩個樣本點,把估計值跟實際值做一個比較.
數據挖掘中的“過度擬合”是什麼意思
在數據挖掘中一般你通過一定量打過標籤的訓練數據來訓練模型，然後再使用訓練的模型對測試數據進行預測。但是，訓練數據不可能涵蓋所有的樣例，假設你要做的是預測房價，模型是一條曲線，如果你的這條曲線非常完美的通過了訓練數據中所有的點，那麼你的模型很有可能就是過擬合狀態的，就是對訓練數據來說過於完美而偏離了真實的曲線，從而導致預測不準。
擬合精度和預測精度各代表什麼意思
擬合結果好，是因為有實際的數據在不斷修正這些方法的偏差。而預測的時候就會有問題，就像你說的，後50個數據預測的會不準。你們導師的意思是對的，我們總感覺樣本數據越多，預測結果越準，其實這是不對的。預測和數據多少無關
如何分析迴歸模型的擬合度和顯著性
模型的擬合度是用R和R方來表示的，一般大於0.4就可以了，你的擬合度還不錯；自變量的顯著性是根據各個自變量係數後面的Sig值判斷的，如果小於0.05可以說在95%的顯著性水平下顯著，小於0.01就可以說在99%的顯著性水平下顯著了。你的題目中沒有給出係數表，所以我看不到顯著性如何。
擬合優度和相關係數是一個概念嗎
完全不一樣。擬合優度是用來測量模型的迴歸程度好壞的。而相關係數是衡量兩個變量之間的關係程度，和迴歸模型沒有多大關係。
擬合優度（Goodness of Fit）是指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決係數（亦稱確定係數）R^2。R^2的取值範圍是[0，1]。R^2的值越接近1，說明迴歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R^2的值越接近0，說明迴歸直線對觀測值的擬合程度越差。
而相關係數是用以反映變量之間相關關係密切程度的統計指標。相關係數是按積差方法計算，同樣以兩變量與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變量之間相關程度；著重研究線性的單相關係數。相關係數的取值範圍是【-1,1】。
spss迴歸分析t、F值分別代表什麼呀？
R表示的是擬合優度，它是用來衡量估計的模型對觀測值的擬合程度。它的值越接近1說明模型越好。但是，你的R值太小了。
T的數值表示的是對迴歸參數的顯著性檢驗值，它的絕對值大於等於ta/2(n-k)（這個值表示的是根據你的置信水平，自由度得出的數值）時，就拒絕原假設，即認為在其他解釋變量不變的情況下，解釋變量X對被解釋變量Y的影響是顯著的。
F的值是迴歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變量與所有解釋變量之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若F>Fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變量聯合起來對被解釋變量有顯著影響，反之，則無顯著影響。
如果，你只改R值，我想是可以看的出來的。你的F的值和T的值都是有問題的，如果只改R值，怎麼可能在F的值和T的值都不合理的情況下，擬合優度卻突然變的很高。
zeview擬合各數據代表什麼意思
擬合優度（Goodness of Fit）是指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決係數（亦稱確定係數）R^2。R^2的取值範圍是[0，1]。R^2的值越接近1，說明迴歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R^2的值越接近0，說明迴歸直線對觀測值的擬合程度越差。