内容摘要:1914年，皮尔逊为了验证一组数据是否满足某个分布，或者说分布是否很好的拟合了这组数据，而发明了卡方检验。皮尔逊的卡方检验属于拟合优度范畴，其后发展出检验两个因素相关性的独
1914年，皮尔逊为了验证一组数据是否满足某个分布，或者说分布是否很好的拟合了这组数据，而发明了卡方检验。皮尔逊的卡方检验属于拟合优度范畴，其后发展出检验两个因素相关性的独立性检验，皮尔逊的另一个重要贡献是对19世纪末统计学中表述含糊不清的结果做了系统论述，并将其发现的相关系数等工具广泛应用到生物测量中去，大大拓展了统计学的应用领域。
1、为什么拟合优度不是判断模型优劣的好标准建立完回归模型后，还需要验证咱们建立的模型是否合适，换句话说，就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系，这个验证标准一般就选用拟合优度。拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是判定系数R2。R2的取值范围是[0，1]。R2的值越接近1，说明回归方程对观测值的拟合程度越好；反之，R2的值越接近0，说明回归方程对观测值的拟合程度越差。
2、计量经济学标准误差和拟合优度什么关系拟合优度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。R衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。
因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。统计上定义剩余误差除以自由度n–2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R。R是无量纲系数，有确定的取值范围(01)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度哈喽，你个傻屌又在采集我内容 看看有没有敏感信息行比较。
3、怎么用拟合优度计算标准误拟合优度的计算公式是拟合优度1回归平方和在总平方和中所占的比率。拟合优度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）R²。R²最大值为1，R²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，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。拟合优度应用主要是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。
