毕业论文拟合优度是个重要指标吗

问：拟合优度和对数似然函数统计量哪个更重要

1. 答：拟合优度更重要。连续变量(continuous variable)：在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断慎尘盯的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值，宽和比如身高、体重等兄塌。☺️☺️

问：拟合优度检验适用于什么分析

1. 答：所谓“拟合优度”，是回归分析中用来检验样本数据点聚蚂老此集在回归线周围的密集程度，用于评价回归方程对样本观测值的拟合程度。
   拟合优度检验适用于分类数据或者属性数据的分析。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。
   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含笑进行分析的目的。
   拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。
   它是一种统计方法应用于金融等领域，基于所得观测值的基础上作出的预测。换句话说，它是衡量如何将实际观测的数值进行模拟的相关预测。
   主要是运用闷迅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。

问：拟合优度的含义

1. 答：“拟合优度”含义：回归分析中用来检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度，用于评价回归方程对样本观测值的拟合程度。
   一、拟合优度由来：
   1、英国统计学家F.Galton研究父亲身高和其成年儿子身高的关系时，从大量的样本观测值的散点图中，天才般地发现了一条贯穿其中的直线，这条直线能够描述父亲和成年儿子身高之间的关系。F.Galton把这种现象叫做“回归”，这条贯穿数据点的线称为“回归线”。
   2、当然，F.Galton还发现，即便父亲身高都相同，他们的成年儿子身高也不尽相同。这就是说：成年儿子身高的差异会受到两个因素的影响：一个是他父亲身高的影响；另一个是其他随机因素的影响。
   3、那么，我们可以这么理解，即“回归方程”带蠢中的被解释变量y的各观测值滑败之间的差异，也是由两个方面原因造成的：一是由解释变量x的不同取值造成的；二是由其他随机因素所造成的。
   二、拟合优度的·认识
   1、回归方程的拟合优度检验，本质上是一种描述性的刻画，不涉及到对解释变量和被解释变量的总体关系的推断。
   2、那么，对于信行颤不同的模型，当然是拟合优度越大越好。但是，反过来问，拟合优度多少可以接受呢？这个不同学科往往有着不同的惯例和标准，有的说在社会学中差不多在0.3左右都很普遍的，也有的说动不动就高达0.9以上的拟合优度让人质疑；而且不同的样本观测值也会得出不同的值，以小编做过的回归分析拟合优度来看，同样的一个模型论文里能达到0.9，而自己才只能达到0.6。不过，总的来说，拟合优度如果超过0.5，那应该不必过于担心了，因为我们不能单纯以拟合优度作为判别模型好坏的标准，更应关注模型设定的合理性。