擬合優度超過多少合適
① 擬合度r2多少合適
原則上RSquare值越高（越接近1），擬合性越好，自變數對因變數的解釋越充分。但最重要的是看sig值，小於0.05，達到顯著水平才有意義。可以看回你spss的結果，對應regression的sig值如果是小於0.05的，就可以了。
② 在多元線性回歸分析中，擬合優度最小多少可以接受
R平方就是決定系數，也稱擬合優度，反映方程能解釋的方差比例問題。所以，R平方越大，模型擬合越好，但也要注意共線性以及自相關造成的偽回歸問題。R平方最好大於0.7。
學好理科的方法：
1、想比別人優秀，就一定要比別人付出得多。狀元林茜並不提倡過度熬夜學習，一定要保證充足的休息，高效率的學習才最關鍵，上課的時候集中精力聽講是自己成績優秀的根本。
2、學習就是緊跟老師，他覺得對於學習來說，計劃是最重要的，而且越細越好。他會每天都安排好自己的學習，到了高考前夕，這個計劃甚至會具體到每天幾點到幾點干什麼。
搞好數學的方法：
1、數學跟其他學科一樣，也是有很多概念性的東西，學好數學的基礎就是明白定義到底說的是什麼。
比如數學中的平方，立方，絕對值的含義。我們知道平方就是兩個相同的數相乘，當然立方就是三個相同的數相乘，絕對值就是大於或者等於0的數值，明白了定義的真正含義，也就走出了第一步，為後面的學習打下了堅實的基礎。
2、數學跟其他學科不同之處就是不需要死記硬背，因為數學不考試問答題，而是計算這是最大的不同。怎麼實踐呢，具體的說一下。
數學的許多題都是從定義出發的，前面我說過，定義明白了，也就好下手了。比如合並同類項，先想定義，就是同類的項，簡單點就是都有的那個東西，明白了定義，然後下手做題，當然就事半功倍了。
③ 面板數據固定效應模型擬合優度多大可以接受
panel data的話，看你具體的情況了。如果是搞勞動經濟學方面的，因為異質性差異往往很大，所以超過20% 的R^2 就可以接受了。如果是國際貿易方面的，一般要超過40%。
總的來說，如果你的R^2能超過50%，就肯定不需要擔心。但如果你的R^2超過了90%就要非常小心，很可能有共線性，或者是偽回歸的可能。
④ 空間面板擬合優度多少合適
需要看具體的情況。
如果是搞勞動經濟學方面的，因為異質性差異往往很大，所以超過20%的R^2就可以接受了。
如果是國際貿易方面的，一般要超過40%。
總的來說，如果你的R^2能超過50%，就肯定不需要擔心。但如果你的R^2超過了90%就要非常小心，很可能有共線性，或者是偽回歸的可能。
擬合優度檢驗在統計理論中有其特殊地位，不僅是統計基礎的組成部分，而且和實際應用有密切關系，我們經常要遇到的問題是判斷分布或數據是否屬於相應統計模型所要求的總體分布族。
⑤ 線性系數r一般為多少比較好
線性系數r一般為1比較好。
R²的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好。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。
理解
1、相關系數與回歸系數。
回歸系數大於零則相關系數大於零。
回歸系數小於零則相關系數小於零。
2、回歸系數：由回歸方程求導數得到，所以，回歸系數>0，回歸方程曲線單調遞增。
回歸系數<0，回歸方程曲線單調遞減。
回歸系數=0，回歸方程求最值（最大值、最小值）。
⑥ 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
⑦ 社會學中擬合優度超過多少算好
這個它得超過百分之七八十呢，它這個就算是非常的好，非常的優秀了。
⑧ r方多少擬合度好
值越接近1就好。
擬合優度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系數（亦稱確定系數）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衡量的是回歸方程整體的擬合度，是表達因變數與所有自變數之間的總體關系。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。因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度，剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度。
擬合優度檢驗：
主要是運用判定系數和回歸標准差，檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。當解釋變數為多元時，要使用調整的擬合優度，以解決變數元素增加對擬合優度的影響。
假定一個總體可分為r類，現從該總體獲得了一個樣本——這是一批分類數據，需要我們從這些分類數據中出發，去判斷總體各類出現的概率是否與已知的概率相符。
譬如要檢驗一顆骰子是否是均勻的，那麼可以將該骰子拋擲若干次，記錄每一面出現的次數，從這些數據出發去檢驗各面出現的概率是否都是1/6，擬合優度檢驗就是用來檢驗一批分類數據所來自的總體的分布是否與某種理論分布相一致。
⑨ 擬合 R2要多少認為可信
R²的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好。
R²衡量的是回歸方程整體的擬合度，是表達因變數與所有自變數之間的總體關系。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。因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度，剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度。
統計上定義剩餘誤差除以自由度n–2所得之商的平方根為估計標准誤。為回歸模型擬合優度的判斷和評價指標，估計標准誤顯然不如判定系數R²。
R²是無量綱系數，有確定的取值范圍(0—1)，便於對不同資料回歸模型擬合優度進行比較；而估計標准誤差是有計量單位的，又沒有確定的取值范圍，不便於對不同資料回歸模型擬合優度進行比較。
⑩ 線性回歸擬合優度為多少比較合適
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。
(10)擬合優度超過多少合適擴展閱讀：
線性回歸擬合優度的運用：
1、假定一個總體可分為r類，現從該總體獲得了一個樣本——這是一批分類數據，需要我們從這些分類數據中出發，去判斷總體各類出現的概率是否與已知的概率相符。
2、進行了一元概率分布EDF型檢驗的功效模擬，將修正AD檢驗統計量應用於線性回歸模型誤差分布正態性檢驗。
3、擬合優度為一個統計術語，衡量金融模型的預期值和現實所得的實際值的差距。它是一種統計方法應用於金融等領域，基於所得觀測值的基礎上作出的預測。