關于擬合效果如何判斷，擬合度這個問題很多朋友還不知道，今天小六來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！
1、擬合度檢驗是對已制作好的預測模型進行檢驗，比較它們的預測結果與實際發(fā)生情況的吻合程度。
2、通常是對數(shù)個預測模型同時進行檢驗，選其擬合度較好的進行試用。
3、常用的擬合度檢驗方法有：剩余平方和檢驗、卡方(c2)檢驗和線性回歸檢驗等。
4、擬合度，也就是“R-squared”。
5、⑴．剩余平方和檢驗是將利用預測的理論預測值（ ）與病害發(fā)生的實際情況(y)進行比較，求得它們的差異平方和(Q)、回歸誤差(S)及曲線相關比(r)的值，希望Q、S的值愈小愈好，曲線相關比（r）愈大愈好。
6、， r(曲)=1－(Q/Lyy)⑵．卡方（c2）檢驗的計算公式⑶．回歸誤差檢驗法 （Sy/x檢驗）通常，多因素預測方程的通式為： y=b0+b1x1+b2x2+···+bnxn±2Sy/x方程尾部的Sy/x為方程的回歸誤差。
7、在利用預測方程的回歸誤差進行預測效果的檢驗時，認為預測值落在2個回歸誤差的范圍之內(nèi)，就認為預測正確，其實，回歸誤差是由建立預測方程的原始數(shù)據(jù)決定的，當原始數(shù)據(jù)的擺動范圍愈大，所建方程的回歸誤差Sy/x也就愈大，此時用Sy/x作為檢驗標準，也就擴大了誤差范圍，因此，該方法的使用尚需探討。
8、⑷．參數(shù)檢驗法（線性回歸檢驗法）在預測模型研制一章中已經(jīng)提到，要比較幾個模型的預測效果時可用參數(shù)檢驗法檢查預測值 與病害發(fā)生的實測值y的符合情況，即 =y時，它們應符合： =0+1y，用預測方程所得到的 的與相應的病害發(fā)生實測值進行回歸，就可以得到如下的線性回歸式=a + by，當有數(shù)個預測方程時，便可得到數(shù)個如下的線性回歸式：=a1 + b1y，=a2 + b2y，，． ． ．． ． ．=an + bny， 。
9、此時比較幾個a值和b值，當a值愈趨近于0，b愈趨近于1，則說明該方程的預測效果愈好。
本文分享完畢，希望對大家有所幫助。
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