拟合优度和调整的拟合优度（拟合优度和修正的拟合优度有什么异同呀?）

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1.GoodnessofFit(拟合优度)是指回归线对观测值的拟合程度。衡量拟合优度的统计量是可确定系数(也称为确定性系数)R 2。r 2的取值范围是[0，1]。r 2的值越接近1，回归线对观测值的拟合程度越好。反之，r 2的值越接近0，回归线对观测值的拟合程度越差。2.r衡量回归方程的总体拟合程度，表示因变量与所有自变量之间的总体关系。r等于回归平方和在总平方和中所占的比例，即可以用回归方程解释的因变量的变异百分比。在实际值和平均值之间的总误差中，回归误差和残差具有权衡关系。因此，回归误差从正面度量线性模型的拟合优度，而残差从背面度量线性模型的拟合优度。3.将残差除以自由度N2所得商的平方根统计定义为估计标准误差。对于回归模型拟合优度的判断评价指标，估计的标准差明显不如判断系数R，R是一个无量纲系数，有一个确定的取值范围(0-1)，便于比较不同数据回归模型的拟合优度；而估计标准误是有计量单位的，没有确定的取值范围，不方便比较不同数据回归模型的拟合优度。4.金融学的应用与解释：拟合优度是一个统计学术语，衡量的是金融模型的预期值与实际得到的实际值之间的差距。它是一种应用于金融等领域的统计方法，是基于观测值的预测。换句话说，它是一个相关的预测，衡量如何模拟实际观察值。[1]5.调整拟合优度：有时不必太在意拟合优度，计量经济学方程的经济意义远比统计意义重要。只要经济学意义是正确的，我们还是认为拟合优度低说明了问题。当然，你也可以通过修改异方差、自相关或对数，重置模型来改进模型。另外需要注意的是，在计量分析中不能随便加变量。虽然拟合优度增加，但调整后的拟合优度可能会降低，可能会出现多重共线性的问题。6.修正是为了排除在计算方差时损失的自由度。

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