回歸平方和多少合適

❶ r2為多少時可以認為擬合的好

R²的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好。

擬合優度為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系數R²。R²最大值為1。R²的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R²的值越小，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。

R²等於回歸平方和在總平方和中所佔的比率，即回歸方程所能解釋的因變數變異性的百分比（在MATLAB中，R²=1-"回歸平方和在總平方和中所佔的比率"）。實際值與平均值的總誤差中，回歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關系。

模型的擬合度

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；自變數的顯著性是根據各個自變數系數後面的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。如果沒有給出系數表，是看不到顯著性如何的。

回歸分析(regression analysis)是研究一個變數（被解釋變數）關於另一個（些）變數（解釋變數）的具體依賴關系的計算方法和理論。

以上內容參考：網路-擬合優度