多元线性回归模型的决定系数（R-Squared）是一个用于衡量多元线性回归模型拟合好坏的重要指标。它表明了研究变量之间的联系有多强，也反映了回归模型对解释变量之间关系的准确程度。 决定系数（R-Squared）取值介于0到1之间，其中0代表模型无力拟合实际数据，1代表模型拟合程度较好。一般来说，当R-Squared的值越大，这个模型的拟合程度越好，反之R- Squared值越小，拟合程度越差。
jamario moon多元线性回归模型的好坏不仅取决于R-Squared的大小，也可以由每个被解释变量的系数或R-Squared的加权平均值来判断。一般来说，如果R-Squared大于0.7，则表明模型拟合程度较好；如果R-Squared低于0.3，则表明模型拟合程度较差。在此情况下，需要采取进一步检查，了解模型拟合程度不好的原因，如可能使用了错误的模型，数据中存在多重共线性，存在异常值或受试者间存在影响因素等等。
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宜黄高速因此，多元线性回归模型的决定系数R-Squared是一项重要的指标，可以用于评估模型的拟北京自贸区总体方案公布
合情况，检查数据中的多重共线性和异常值，及受试者的特性等. R-Squared的取值越大，表明模型的拟合程度也就越好。
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