拟合优度？拟合优度的计算公式

一、拟合优度多少比较好

拟合优度是用来衡量一个回归模型的拟合程度，它的取值范围在0到1之间。拟合优度越接近1，说明模型对数据的拟合越好，反之则说明模型的拟合效果较差。

通常来说，拟合优度大于0.7可以认为是比较好的拟合效果，但这也要具体问题具体分析，不同的应用场景对拟合优度的要求也不同。同时，拟合优度不能作为评价模型好坏的唯一指标，还需要考虑其他因素，比如残差分析、模型的可解释性等

二、拟合优度的计算公式

拟合以后点右键，趋势线选项，显示R的平方值。拟合优度（GoodnessofFit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

三、模型拟合优度检验看哪个值

模型的拟合优度检验需要看r2的值，其值越大，说明拟合优度越高。