線性回歸方程擬合效果判斷依據(jù)，比如r R2？擬合效果取決于重組數(shù)據(jù)的線性，即是否符合線性方程。一般采用線性相關(guān)系數(shù)來判斷。越接近1，線性越好線性回歸是線性擬合，在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上是等價(jià)的。擬合就是找到所有

線性回歸方程擬合效果判斷依據(jù)，比如r R2？

擬合效果取決于重組數(shù)據(jù)的線性，即是否符合線性方程。一般采用線性相關(guān)系數(shù)來判斷。越接近1，線性越好

線性回歸是線性擬合，在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上是等價(jià)的。擬合就是找到所有點(diǎn)的殘差平方和最小的直線，線性回歸也是如此?；貧w是一個(gè)外來術(shù)語，稱為回歸。這名統(tǒng)計(jì)學(xué)家想說，這些點(diǎn)都圍繞著一條看不見的直線。如果直線周圍的點(diǎn)偏離很大，就會(huì)感覺到它們會(huì)回到直線上并向直線靠近。擬合是我國傳統(tǒng)的一種說法，用直線代替樣本點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能。最后，我們來談?wù)劸€性的概念。例如，擬合每天的學(xué)習(xí)時(shí)間和高考成績(jī)可能是線性的。但如果你符合收入水平和幸福指數(shù)，可能就不符合了，因?yàn)檫@并不意味著你的收入越高，你就會(huì)越幸福。而且，它可能達(dá)到一個(gè)很高的水平，收入增加了很多，但你不會(huì)高興。數(shù)據(jù)可以是一個(gè)指數(shù)或二次函數(shù)，所有這些都是非線性的。主要原因是線性的性質(zhì)非常友好，每個(gè)人都喜歡看到和聽到，所以有很多轉(zhuǎn)換公式，把非線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成線性，擬合，然后再轉(zhuǎn)換回來。

什么叫線性回歸、非線性回歸?；貧w分析是什么。線性擬合、非線性擬合，參數(shù)擬合、非參數(shù)擬合？

擬合優(yōu)度（Goodness of fit）是指回歸線與觀測(cè)值的擬合程度。擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)度量是確定系數(shù)R^2。R^2的取值范圍為[0,1]。另一方面，X和Y之間的擬合度越接近，X和Y之間的擬合度越好。

擬合是推導(dǎo)一個(gè)函數(shù)表達(dá)式y(tǒng)=f（x）來描述y和x之間的關(guān)系，一般采用最小二乘法原理計(jì)算。

直線擬合時(shí)，可稱為曲線擬合，雖然有點(diǎn)尷尬；二次函數(shù)擬合時(shí)，可稱為拋物線擬合或二次曲線擬合，但不能稱為線性回歸。

用直線（y=ax，b）擬合時(shí)，得到的方程與單變量線性回歸分析得到的方程相同，但函數(shù)參數(shù)形式可以人為指定，如b=0，而線性回歸分析的目的是描述y和X之間的相關(guān)程度，并且通常一起計(jì)算相關(guān)系數(shù)、F檢驗(yàn)值等統(tǒng)計(jì)參數(shù)。

如何判斷線性擬合的擬合程度？

殘差圖是以殘差（實(shí)際值和估計(jì)值之間的差值）為縱坐標(biāo)，以其他適當(dāng)量為橫坐標(biāo)的散點(diǎn)圖。通過殘差分析和殘差圖，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ图僭O(shè)的合理性，稱為殘差分析。這些方法更加直觀，應(yīng)用效果良好。許多統(tǒng)計(jì)軟件包可以生成殘差圖。它可以用來檢驗(yàn)回歸線的異常值。在分析和檢驗(yàn)中，常用的散點(diǎn)圖是以自變量為橫坐標(biāo)的殘差圖。

為了清楚地解釋變量和隨機(jī)誤差的影響，數(shù)據(jù)點(diǎn)與其在回歸線上的相應(yīng)位置之間的差異稱為殘差，每個(gè)殘差的平方和稱為殘差平方和，表示隨機(jī)誤差的影響。一組數(shù)據(jù)的殘差平方和越小，擬合度越好。