統計學里R^2表示什么
擬合曲線的時候 最后出現了一個R^2，擬合得非常接近，R^2=0.99999，我想知道它的專業術語是什么，我想應該是逼近率，或者是可靠程度一類的吧 ，誰能告訴我，謝謝啦
統計學里R^2表示：決定系數，反應因變量的全部變異能通過回歸關系被自變量解釋的比例。如R平方為0.8，則表示回歸關系可以解釋因變量80%的變異。換句話說，如果我們能控制自變量不變，則因變量的變異程度會減少80%。
統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。統計學用到了大量的數學及其它學科的專業知識，其應用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
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擴展資料：
在統計學中，R平方值的計算方法及特點：
一、在統計學中，R平方值的計算方法為：R平方值=回歸平方和(ssreg)/總平方和(sstotal)，其中回歸平方和=總平方和-殘差平方和(ssresid)。
二、R^2的特點：
1、可決系數是非負的統計量；
2、可決系數的取值范圍：0<=R^2<=1；
3、可決系數是樣本觀測值的函數，可決系數R^2是隨機抽樣而變動的隨機變量。為此，對可決系數的統計可靠性也應進行檢驗。
參考資料來源：百度百科-統計學
在統計學中對變量進行線行回歸分析，采用最小二乘法進行參數估計時，R平方為回歸平方和與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由回歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，回歸效果越顯著。R平方介於0~1之間，越接近1，回歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。
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擴展資料
回歸直線的求法
最小二乘法：
總離差不能用n個離差之和來表示，通常是用離差的平方和，即作為總離差，並使之達到最小，這樣回歸直線就是所有直線中Q取最小值的那一條，這種使“離差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：
由於絕對值使得計算不變，在實際應用中人們更喜歡用：Q=（y1-bx1-a）²+（y2-bx2-a）²+······+（yn-bxn-a）²，這樣，問題就歸結於：當a，b取什么值時Q最小，即到點直線y=bx+a的“整體距離”最小。
用最小二乘法求回歸直線方程中的a,b有下面的公式：
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