R平方 (R²)：回归模型拟合程度指标 - 解释与应用

R² (R平方) 是一个统计指标，用于衡量一个回归模型对观测数据的拟合程度。它的计算公式为：R² = 1 - (SSE / SST)。

其中，SSE 代表残差平方和 (Sum of Squared Errors)，表示模型预测值与实际观测值之间的差异的平方和。SST 代表总平方和 (Total Sum of Squares)，表示实际观测值与其均值之间的差异的平方和。

R² 的取值范围为 0 到 1 之间。当 R² 接近 1 时，说明回归模型能够很好地解释观测数据的变异性，拟合效果较好；当 R² 接近 0 时，说明回归模型对观测数据的拟合效果较差，无法解释数据的变异性。

R² 的解释程度可以根据不同领域和研究目的而有所差异，但通常认为：

• R² 在 0.7 以上表示高度拟合。
• R² 在 0.4 到 0.7 之间表示中度拟合。
• R² 在 0.4 以下表示低度拟合。

需要注意的是，R² 并不表示因果关系，仅仅是对拟合程度的度量。