r的平方回归方程公式，判定系数怎么计算公式

R²是指拟合优度，是回归直线对观测值的拟合程度。 表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总平方和，SSR(regression sum of squares)为回归平方和，SSE(error sum of squares) 为残差平方和。 回归平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares) 残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS(residual sum of squares) 总离差平方和：SST(Sum of Squares fortotal) = TSS(total sum of squares) SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS。

判定系数r2的计算公式：判定系数也叫拟合优度、可决系数。表达公式是R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS。该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量，R2往往增大。要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。

拟合优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1表示拟合程度越好。

R²是指拟合优度，是回归直线对观测值的拟合程度。

表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST

其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总平方和，SSR(regression sum of squares)为回归平方和，SSE(error sum of squares) 为残差平方和。

回归平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares)

残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS(residual sum of squares)

总离差平方和：SST(Sum of Squares fortotal) = TSS(total sum of squares)

SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS

在统计学中对变量进行线行回归分析，采用小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。

r平方计算公式：

R^2=SSR/SST=∑(i=1→n)(yi^-y)^2/∑(i=1→n)(yi-y)^2。

主要是运用判定系数和回归标准差，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。

假定一个总体可分为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。譬如要检验一颗骰子是否是均匀的，那么可以将该骰子抛掷若干次，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。

校正拟合优度检验意思是指回归分析中用来检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度。

R平方拟合度可以用rsq函数计算。