评价模型拟合优度好坏的最佳标准

什么是拟合优度？

A:所谓拟合优度，在回归分析中用来检验样本数据点在回归线周围聚集的密度，评价回归方程对样本观测值的拟合程度。02拟合优度是怎么来的？英国统计学家F忐忑的诺言(F.Galton)在研究父亲身高与成年儿子身高的关系时，发现一条贯穿大量样本观测散点图的直线，可以描述父亲身高与成年儿子身高的关系。F.Galton把这种现象叫做“回归”，这条贯穿数据点的线叫做“回归线”。当然，F忐忑的诺言也发现，即使父亲都是一样高，他们成年的儿子也不是一样高。也就是说，成年儿子身高的差异会受到两个因素的影响：一个是父亲身高的影响；另一个是其他随机因素的影响。

如何表现模型拟合的好坏？

A:关于拟合模型质量的一个简单想法是，模型的残差平方和越低越好。但由于残差平方和是依赖于样本大小N的函数，会导致不同样本点拟合的模型缺乏可比性。因此，我们很自然地想到用残差平方和的平均值(称为均方根误差)来表示模型拟合的质量，即：

如何评价拟合曲线好坏？

答案：3。如何评价拟合曲线？这里简单写下两种常用的拟合方法。Polyfit可以对数据进行拟合(多次使用多项式)，返回相应的参数，然后使用polyval生成拟合的数据点。在下面的例子中，我们拟合抛物线y=3x2x5x5。plot (x，y，'');