本文目录
- 拟合度是什么？
- 验证性因子分析拟合指标及意义？
- ~想问下，用SPSS拟合方程后。里面的拟合度R2应该就是拟合优度，那是不是也就是拟合率啊？
- 如何用matlab计算拟合度？
- excel中如何利用散点图，寻找最合适的拟合曲线，依据什么做判断？
拟合度是什么？
拟合度是指统计学中用来衡量一个模型对观测数据的拟合程度的指标。它反映了模型与实际观测值之间的接近程度。拟合度越高，表示模型能够更好地解释观测数据，预测值与实际值之间的差异较小。
常用的拟合度指标包括：
R平方（R-squared）：R平方是一个常见的拟合度指标，它表示模型解释变量变异性的比例。R平方的取值范围在0到1之间，越接近1表示拟合度越好。
调整R平方（Adjusted R-squared）：调整R平方考虑了模型中自变量的数量，避免了过多自变量导致的过拟合问题。
均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）：RMSE衡量了模型预测值与实际观测值之间的平均误差大小，数值越小表示拟合度越好。
拟合度的选择应根据具体情况和研究目的来确定，不同的拟合度指标适用于不同类型的模型和数据。
验证性因子分析拟合指标及意义？
对验证性因子分析进行介绍。
01 基本原理
不同于探索性因子分析(EFA)的“试错与探索”特征，验证性因子分析(CFA)是使用样本数据对已经根据某些理论、先验知识作出的因子结构假设进行验证的过程。进行验证性因子分析时，根据已有理论建立的因子结构可形成一个估计的协方差矩阵，而基于理论建立量表进行抽样测量的样本资料可形成一个样本协方差矩阵。
拟合优度是检验一个验证性因子分析模型是否成立的重要指标，拟合优度是根据数据得出的模型参数与理论模型的参数值的吻合程度，是检验样本协方差矩阵与估计的协方差矩阵间的相似程度的统计量，理论期望值为1。实际操作中，因子模型的拟合优度越接近于1，说明样本协方差矩阵与估计的协方差矩阵相似程度越大，因子模型拟合度越好。
02 验证性因子分析的使用条件
任何统计方法只有满足一定限度的条件，其使用才是合理的。验证性因子分析是使用数据资料检验理论假设的一种统计方法，关于它的使用条件有如下四个方面：因子模型应具有现实性。建构模型的基础是理论框架以及已有的研究知识，而不是纯粹的数据分析，若理论假设不正确，再好的方法、模型也难以发挥作用。在统计结果不理想时，也不能违背原有的理论假设任意修改模型结构。此外，在等同模型的选取中，不应以与数据的拟合程度为标准，而是选择对学科理论最有意义的模型。
样本的容量。样本的大小会影响到统计检验的效力和参数估计的准确性，在验证性因子分析中，样本容量越大，协方差的准确性越强，统计分析结果也就更可靠。一
~想问下，用SPSS拟合方程后。里面的拟合度R2应该就是拟合优度，那是不是也就是拟合率啊？
这个可以成为方程的解释率 也可以理解为拟合率吧 说明你的方程可以解释82%的变异，拟合度比较好
如何用matlab计算拟合度？
点击工具中等量命令程序来解决
excel中如何利用散点图，寻找最合适的拟合曲线，依据什么做判断？
做好散点图，然后插入趋势线，要求显示公式与R值，
拟合度通过R值来观察，R值越接近1，拟合度越好。
上面是线性，再来看多项式
大概就是这样，趋势线设置在这里：
