回归的决定系数=（总变化-无法解释的变化）/总变化=(半手盐价征里征棉0.001497-0.000230)/0.001497=0.8464 。
请注意，此方法得出的结果与我们先前获得的结果相同 。我们将在后边多元回归中再次使用这个方法：当存在多个自变量时，这种方法是计算确定系数的唯一方法 。
决定系数（coefficientofdetermination，R2）是反映模型拟合优度的重要的统计量，为回归平方和与总平方来自和之比 。R2取值在0到1之间，且无单位，其数值大小反映了回归贡献的相对程度，即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比 。
R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标，R2越大（接近于360问答1），所拟合的回归方程越优，如下表，指数曲线的R听都松鲜船鲁另烟2为0.9926，最接近1，表明在5个回归方程中，指数曲线（log(y)=1.9也裂真集质树升附投656-0.2199x）为最优方程 。
文章插图
扩展资料
虽然R2可以用来评价回归方程的优劣，但随着自变量个数的增加，R2将不断增大，若对两个具有象缺湖州径需穿不同个数自变量的回归方程进行比较时，
不能简单地用R2作为评价回归方纪雷苗程的标准，还必须考虑方程所包含的自变量个数的影响，此时应用校正的决定系数（R2-adjusted）：Rc2，所谓“最优”回归方程是指Rc2最大者 。因此在讨论多重回归的结果时，通常使用Rc2 。
参考资料来源：百度百科-可决系数
【回归方程中的决定系数r2怎么计算】
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