拟合度

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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。通常是对数个预测模型同时进行检验,选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有:剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度,也就是“R-squared”。
中文名
拟合度
外文名
R-squared
含    义
预测结果与实际发生情况吻合程度
学    科
数学

拟合度拟合度介绍

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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。通常是对数个预测模型同时进行检验,选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有:剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度,也就是“R-squared”。
⑴.剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值( )与病害发生的实际情况(y)进行比较,求得它们的差异平方和(Q)、回归误差(S)及曲线相关比(r)的值,希望Q、S的值愈小愈好,曲线相关比(r)愈大愈好。
, r(曲)=1-(Q/Lyy)
⑵.卡方(c2)检验的计算公式
⑶.回归误差检验法 (Sy/x检验)
通常,多因素预测方程的通式为: y=b0+b1x1+b2x2+···+bnxn±2Sy/x
方程尾部的Sy/x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时,认为预测值落在2个回归误差的范围之内,就认为预测正确,其实,回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的,当原始数据的摆动范围愈大,所建方程的回归误差Sy/x也就愈大,此时用Sy/x作为检验标准,也就扩大了误差范围,因此,该方法的使用尚需探讨。
⑷.参数检验法(线性回归检验法)
在预测模型研制一章中已经提到,要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况,即 =y时,它们应符合: =0+1y,
用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归,就可以得到如下的线性回归式
=a + by,
当有数个预测方程时,便可得到数个如下的线性回归式:
=a1 + b1y,
=a2 + b2y,,
. . .
. . .
=an + bny, 。
此时比较几个a值和b值,当a值愈趋近于0,b愈趋近于1,则说明该方程的预测效果愈好。

拟合度拟合度英语

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Goodness of Fit
词条标签:
理学