r的平方为多少说明拟合效果好_r平方大于多少说明拟合良好

r2为多少时可以认为拟合的好？

原则上RSquare值越高（越接近1），拟合性越好，自变量对因变量的解释越充分。但最重要的是看sig值，小于0.05，达到显著水平才有意义。可以看回你spss的结果，对应regression的sig值如果是小于0.05的，就可以了。

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如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。

一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。

在MATLAB中可以用polyfit 来拟合多项式。

拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。

r方一般多少说明拟合的好？

r方一般0.999说明拟合的好。

在工程设计或科学实验中所得到的数据往往是一张关于离散数据点的表 ，没有解析式来描述 x-y关系。根据所给定的这些离散数据点绘制的曲线，称为不规则曲线，通常用曲线拟合的方法解决这类问题。

拟合优度检验：

主要是运用判定系数和回归标准，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。

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。

譬如要检验一颗是否是均匀的，那么可以将该抛掷若干次，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。

r方一般多少说明拟合的好？

r方一般0.999说明拟合的好。

在工程设计或科学实验中所得到的数据往往是一张关于离散数据点的表 ，没有解析式来描述 x-y关系。根据所给定的这些离散数据点绘制的曲线，称为不规则曲线，通常用曲线拟合的方法解决这类问题。

拟合优度：

R^2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^2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。

实际值与平均值的总误中，回归误与剩余误是此消彼长的关系。因而回归误从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误则从反面来判定线性模型的拟合优度。

统计上定义剩余误除以自由度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^2。

R^2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。

origin中拟合模型的R平方要达到多少才说明模型正确？？

一般用R值判断拟合结果，可取0.05。刚发现楼主的R=9.125是不对的R 1的。

抱歉，笔误，应该是R=0.25 。样本量约800，显著水平sig=0.95，也就是R的平方要在0.9025以上，可能编辑认为你的R的平方太接近0.9025了，也可能你的科研要求精度较高