回归方程拟合效果怎么判断,回归拟合算法

回归方程拟合效果怎么判断,回归拟合算法

回归模型拟合效果的判断（三）除了前⾯两天的分析⽅法以外，还可以进⼀步绘制残差序列图，观察残差随时间变化⽽变化的情况，如果模型的拟合效果好，则残差序列在整个时间范围将新数据得到的回归方程还原即可S1:旧数据新数据化大为小§267非线性回归及拟合效果的评判一、非线性回归：二、回归模型拟合效果的评判：1.散点图法：2.残差法：①

【解析】解：一般有三种方法来判断拟合效果：①残差平方和法：残差平方和越小，拟合效果越好②残差图中残差点所分布的带状区域宽度越窄，拟合精度越高③用R2的值来判断拟合效果，R2残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明选用的模型拟合效果好，带状区域宽度越窄，说明拟合精度越高，回归方程的精度越高。3)残差平方和：越小拟合效果越好

法三用R2来刻画回归方程的拟合效果，由数据表知=3,故∑5i=1(yi-)2=(1-3)2+(2-3)2+(3-3)2+(4-3)2+(5-3)2=10 由R2=1-∑ni=1(yi-y∧i)2∑ni=1(yi-)2计算，当以直线y如果拟合优度接近1，说明模型对数据的拟合效果很好，预测结果与实际数据非常接近；而如果拟合优度较低，

回归模型拟合效果的判断(一) 残差独立性的检验在回归模型中，只要得到所需要的回归方程，大家就觉得我们的工作就完成，实际上还要对独立性、正态性、和方差齐性数据转换是指将原始数据进行某种变换，以改善回归方程的拟合度。常用的数据转换方法有对数转换、平方根转换和Box-Cox变换等。3.3 模型调整模型调整是指在保证