预测拟合算法

㈠ 拟合优度的计算公式

拟合优度的计算公式：Q=∑(y-y*)^2。

利用模型预测值： 使用建立好的回归模型，输入自变量的值，得到对应的因变量的预测值。

计算拟合优度 Q： 通过计算实际观测值与模型预测值之间的差异的平方和，得到拟合优度的值。公式中的 y 是实际观测值，y^ 是回归模型预测的值。

评估拟合程度： 根据计算得到的拟合优度 Q，对模型的拟合程度进行评价。当 Q 较小时，表示模型能够较好地拟合实际观测值；反之，Q 较大时，表示模型拟合程度较差。

拟合优度常用于评估回归模型的拟合程度，但它并不是唯一的评价指标，有时需要结合其他指标一起考虑，如均方根误差（Root Mean Squared Error）等，以全面评价模型的拟合情况。

在统计分析和数据建模中，拟合优度是一个重要的工具，帮助分析人员评估模型的有效性和可靠性，从而更好地理解数据之间的关系。