拟合度r的公式是：r = Σ[(xi - x̄)(yi - ȳ)] / √[Σ(xi - x̄)² * Σ(yi - ȳ)²]其中，xi和yi分别代表样本点的横坐标和纵坐标，x̄和ȳ分别代表横坐标和纵坐标的平均值，Σ表示对所有样本点进行求和。...

R表示的是拟合优度，它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接近1说明模型越好。但是，你的R值太小了。T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设。即认为在其他解释变量不变的情...

最小二乘法直线拟合过程中，线性相关系数r扮演着关键角色。它衡量了变量x和y之间关系的强度和方向，具体来说，r的值有其明确的含义：当r等于1，表示完美正相关，两个变量的变化完全同步；当r为0，意味着完全无线性关系，变量；r接近1，表明线性关系密切，拟合精度高。在科学研究和数据分析中，r常...

R²是指拟合优度（Goodness of Fit），是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。R²衡...

R²是指拟合优度，是回归直线对观测值的拟合程度。表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总平方和，SSR(regression sum of squares)为回归平方和，SSE(error sum of squares) 为残差平方和。回归平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS ...

线性相关系数 r 是反映了变量x、y之间的线性关系的密切程度。当|r|=1时，称其完全线性相关；当|r|=0时，称其全无线性相关；当|r|越接近1时，线性相关越大，即其拟合精度愈高。在分析化学书以及origin做图软件中一般习惯采用r来表示两个变量间的线性关系，上图就是分析化学书中给出的公式。不过...

r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]上式中”∑”表示从i=1到i=n求和 X、Y分别表示Xi、Yi的平均数 线性回归都可以通过最小二乘法求出其方程，可以计算出对于y=bx+a的直线。一般地，影响y的因素往往不止一个，假设有x1，x2，...，xk，k个因素。

ORIGIN的非线性拟合过程中的R值，通常被理解为一个统计学中的关键参数。它并非简单的误差平方和比例，而是衡量拟合模型与实际数据吻合程度的一个指标。R值的大小，尤其是在0到1之间，越高代表模型的拟合效果越佳，越接近1表明模型能很好地描述数据的波动趋势。具体来说，R值并不等同于我们在数理统计中...

拟合度r2计算公式:R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS,拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验,比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。

P值是指（F检验或者T或者其余检验量）大于所求值时的概率，一般要小于于给定α就说明检验显著，p=P(|U|>=|u|)=|uα/2|)=α。r值是拟合优度指数，用来评价模型的拟合好坏等,取值范围是【-1,1】，越接近正负1越好，R平方=SSR/SST，其中SSR是回归平方和，SST是总离差平方和。