拟合优度检验(回归模型拟合度判断)

老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于拟合优度检验和回归模型拟合度判断的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享拟合优度检验以及回归模型拟合度判断的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

计量经济中的拟合优度的检验的思想是什么

拟合优度（Goodness of Fit）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。

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，现在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。

先检验显著性还是拟合优度

首先拟合优度再显著性检验。

1、拟合优度检验是对回归结果总体拟合程度的检验,拟合优度越高说明回归方程所描述的自变量和因变量之间的关系和实际情况越符合.

2、变量的显著性检验是指在得到回归方程后,对方程个自变量的系数在一定置信度范围内进行T检验,如果检验结果是在置信范围内,则认为该系数可信,能够用来描述这一自变量和因变量的关系,反之则为不显著。

两者是丛不同原理出发的两类检验，前者是丛已经得到估计的模型出发，检验它对样本观测值的拟合程度，后者是丛已经得到估计的模型出发，检验它对样本观测值的拟合程度，后者是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性。但是二者又是相关联的，模型对样本观测值的拟合程度越高，模型总体线性关系的显著性就强。

拟合优度检验名词解释

一、名词解释：用来检验观测数与依照某种假设或分布模型计算得到的理论数之间一致性的一种统计假设检验，以便判断该假设或模型是否与实际观测数相吻合。

二、分类：

（1）吻合度检验：检验观测数与理论数之间的一致性。

（2）独立性检验：通过检验观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的独立性。

线性回归的拟合优度检验

三、步骤：

（1）将观测值分为k组；

（2）计算n次观测值中每组的观测频数，记为Oi；

（3）根据变量的分布规律或概率运算法则，计算每组的理论频率为Pi；

（4）计算每组的理论频数Ti；

（5）检验Oi与Ti的差异显著性，判断两者之间的不符合度

正态分布的拟合优度检验

什么是拟合优度检验

拟合优度检验是用于分类变量的分析。

拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。

用来检验观测数与依照某种假设或分布模型计算得到的理论数之间一致性的一种统计假设检验，以便判断该假设或模型是否与实际观测数相吻合。

分类：

（1）吻合度检验：检验观测数与理论数之间的一致性。

（2）独立性检验：通过检验观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的独立性。

独立性检验原理：

通过观测数与理论数之间的一致性判断事件之间的独立性，即判断两个事件是否是独立事件或处理间差异是否显著。

方法：将数据列成列联表，也称列联表卡方检验。

步骤：

（1）提出假设 H0：O-T=0；HA： O-T≠0。

（2）根据概率的乘法法则计算理论数：理论数的计算方法。

（3）检验统计量。

（4）确定自由度： 2×2列联表的自由度df=(r-1)(c-1)，r是列联表的行数，c是列联表的列数，若自由度=1，则应做连续性校正。

（5）拒绝域的建立。

（6）结论。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。