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模型拟合优度（model fitting efficiency）是指模型通过拟合实验数据，来验证模型表达能力的一个指标。它表示建立的模型与实际数据有多么好的拟合度。它是一项重要的统计指标，测量模型对实验数据的拟合程度。模型拟合优度高表示模型可以很好地拟合实验数据，优度低表示模型从实验数据中发现的影响可能很少，甚至没有发现。cnf
模型拟合优度的计算方法不同，可以采用多种方法，其中最常用的是R方法和卡方检验（Chi-Squared Test）。
R方法的计算方法是：统计各个数据点的外部误差（residual），计算模型和实际数据的平方误差和，然后将平方误差和除以实际数据平方误差和，即可得到R方系数。R方越高，表明模型可靠性越好，拟合优度越高。
瓜绢野螟 卡方检验（200字）也称为卡方统计，是一种统计方法，用于检验两个变量之间的相关性和依赖性大小。首先，收集实验数据，然后计算观测值和期望值的差异，最后将其计算为卡方统计。卡方统计大小受多种因素影响，但是当卡方统计越大时，就表明观测值和期
望值之间的差异越大，即拟合优度越低。反之，当卡方统计越小时，就表明观测值和期望值之间的差异越小，即拟合优度越高。
总而言之，模型拟合优度指标是评估模型表达能力的重要指标，它用于验证模型是否准确反映实际情况，以及确定模型的可靠性，帮助数据科学家做出更准确的预测和决策。通过R方法和卡方检验等方法，可以准确地评估模型拟合优度，提高预测精度。
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