怎么判断线性回归模型的拟合优度
线性回归模型的拟合程度可以通过多种方法来衡量。以下是一些常用的方法：
1.决定系数（R_）：决定系数是衡量回归模型拟合优度的指标，它表示自变量和因变量之间的相关程度。决定系数的值介于0和1之间，越接近1表示拟合程度越好。
2.均方误差（MSE）：均方误差是衡量回归模型预测值与实际值之间差异的指标。MSE的值越小表示拟合程度越好。
3.均方根误差（RMSE）：均方根误差是均方误差的平方根，它也是衡量回归模型预测值与实际值之间差异的指标。RMSE的值越小表示拟合程度越好。
4.残差分析：残差分析是衡量回归模型拟合程度的一种常用方法。它通过计算实际观测值与预测值之间的差异来评估模型的拟合程度。如果残差呈正态分布且没有明显的异方差性，则说明模型拟合程度较好。
5.F检验：F检验是用于检验回归模型中所有自变量是否都对因变量有显著影响的统计量。如果F检验的p值小于某个显著性水平（如0.05），则说明至少有一个自变量对因变量有显著影响，即模型拟合程度较好。
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