考研专业中最热门的女生专业之一必由统计学，与会计学、审计学同样受欢迎，但是考研的难度也很高，比如就有很多名词解释我们觉得陌生，像“拟合优度检验”就是如此，且考的学校比较多，下面我们来看这个词的完整解释。

　　一、名词解释：拟合优度检验

　　拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。根据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否显著差异，从而达到对分类变量进行分析的目的。

　　举个例子：

　　比如预计某地男性和女性的比例各占一半（50%），随机抽取一部分样本，收集回来的数据却是45%和55%，那么收集回来的数据是否就明显的偏差预期（50%）呢？此时也可以使用卡方检验。

　　其目的是研究定类数据各选项的分布比例上是否有着差异性，即样本内部的频数分布和理论上的频数分布是否一致，这种即卡方拟合优度检验。

　　二、检验目的

　　单样本的总体分布是否服从已知的理论分布。

　　三、拟合优度应该怎么看？

　　回归方程的拟合优度检验，本质上是一种描述性的刻画，不涉及到对解释变量和被解释变量的总体关系的推断。那么，对于不同的模型，当然是拟合优度越大越好。反过来问，拟合优度多少可以接受呢？如果超过0.5，那应该不必过于担心了，因为我们不能单纯以拟合优度作为判别模型好坏的标准，更应关注模型设定的合理性。

　　四、拟合优度低是大问题吗？

　　拟合优度低是因为回归方程的误差方差相对于因变量方差较大，也可能是模型遗漏解释变量导致的。

　　但是拟合优度低不能说明模型设定就是错误的！

　　面对R²较小的情况，我们可以采取的调整包括：

　　1、增加样本量。如果样本量足够大，就可能抵消较大的误差方差，得到更为精确的估计值；

　　2、修正异方差、自相关问题，通过重新设定模型等方式改进模型的拟合优度。

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