即：判定系数r2测度了回归直线对观测数据的拟合程度，它的实际意义是：在因变量y取值的总变差中可以由自变量x取值所解释的比例，它反映了自变量对因变量取值的决定程度。
一，判定系数R的作用：反映样本观察值对于回归方程的拟合程度R=ESS/TSS F-检验的作用：检验回归方程整体的效果，即检验所有解释变量的联合影响是否显著。
它的意义如下：在因变量取值的总离差中可以由自变量取值所解释的比例。它反映了自变量对因变量取值的决定程度。当取值等于1时，拟合是完全的，所有观测值都落在回归直线上。
作用 判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对因变量的联合的影响程度，不说明模型中单个解 释变量的影响程度。对时间序列数据，判定系数达到0.9以上是很平常的；但是，对截面数据而言，能够有0.5就不错了。
判定系数在统计学中用于度量因变量的变异中可由自变量解释部分所占的比例，以此来判断统计模型的解释力。对于简单线性回归而言，判定系数为样本相关系数的平方。当加入其他回归自变量后，决定系数相应地变为多重相关系数的平方。
判定系数 判定系数是指因变量的总变差中可以被自变量解释部分的比例，即可解释因素的影响程度。用来说明因变量的变化有多少可通过自变量得到解释。是衡量拟合模型优劣的重要分析指标。 r2值越大，说明回归模型拟合得愈优。
1、判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对因变量的联合的影响程度，不说明模型中单个解 释变量的影响程度。对时间序列数据，判定系数达到0.9以上是很平常的；但是，对截面数据而言，能够有0.5就不错了。
2、判定系数，也叫可决系数或决定系数，是指在线性回归中，回归平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数的平方。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义，需要对因变量y取值的变差进行研究。
3、判定系数 判定系数是指因变量的总变差中可以被自变量解释部分的比例，即可解释因素的影响程度。用来说明因变量的变化有多少可通过自变量得到解释。是衡量拟合模型优劣的重要分析指标。 r2值越大，说明回归模型拟合得愈优。
4、判断系数（Coefficient of determination）：判断系数衡量了一个回归模型对观测数据拟合的程度。它表示通过回归模型所解释的因变量方差的比例。判断系数的取值范围在0到1之间，越接近1表示回归模型对数据的拟合程度越好。
5、可决系数是判定系数。根据国家统计局得知，判定系数，又称可决系数、决定系数，该指标是建立在对总离差平方和进行分解的基础之上的，用来说明回归方程对观测数据拟合程度的一个度量值。
决定系数（coefficient of determination），有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。
多重判定系数（multiple coefficient of determination）：是多元回归中的回归平方和占总平方和的比例，它是度量多元回归方程拟合程度的一个统计量，反映了因变量y的变差中被估计的回归方程所解释的比例。
判定系数 判定系数是指因变量的总变差中可以被自变量解释部分的比例，即可解释因素的影响程度。用来说明因变量的变化有多少可通过自变量得到解释。是衡量拟合模型优劣的重要分析指标。 r2值越大，说明回归模型拟合得愈优。
问题一：判定系数R^2的定义？它说明了什么意义？ 判定系数检验。多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。
决定系数（coefficient of determination），有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。
可决系数是判定系数。根据国家统计局得知，判定系数，又称可决系数、决定系数，该指标是建立在对总离差平方和进行分解的基础之上的，用来说明回归方程对观测数据拟合程度的一个度量值。
判定系数 判定系数是指因变量的总变差中可以被自变量解释部分的比例，即可解释因素的影响程度。用来说明因变量的变化有多少可通过自变量得到解释。是衡量拟合模型优劣的重要分析指标。 r2值越大，说明回归模型拟合得愈优。
判断系数（Coefficient of determination）：判断系数衡量了一个回归模型对观测数据拟合的程度。它表示通过回归模型所解释的因变量方差的比例。判断系数的取值范围在0到1之间，越接近1表示回归模型对数据的拟合程度越好。
决定系数（coefficient of determination），有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。
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