拟合值（拟合值和预测值的区别）

本文目录一览：

1、什么是拟合呢?


2、拟合值是什么


3、拟合值的下标用什么表示


4、在回归模型中Y的拟合值是指什么

什么是拟合呢?
拟合（fitting）是指将一个模型或函数与实际数据相匹配，以得到一个能够描述或预测这些数据的最佳模型或函数。在统计学和机器学习中，拟合通常是用来估计参数或寻找最优参数的过程。
拟合是指将平面上的一系列点与光滑曲线连接起来。因为这个曲线有无数的可能性，所以有多种拟合方法。拟合曲线一般可以用函数来表示。根据不同的功能，有不同的拟合名称。
形象的说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。
拟合值是什么
1、简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1，f2，…，fn}，通 过调整该函数中若干待定系数f(λ1， λ2，…，λ3)， 使得该函数与已知点集的 差别(最小二乘意义)最小。
2、气象台发布的明天的气温就是预测值，而实测的气温是观察值，而根据实测数据和经验模型计算出的气温是拟合值。没有观测就没有拟合，没有拟合也就无法预测。
3、fitted是拟合值，predict是预测值。假设真实值是Y，原始数据是x，那么拟合值就是对真实值的估计，预测值则是用一组新的x值代入方程得到的y值。
4、拟合是指将平面上的一系列点与光滑曲线连接起来。因为这个曲线有无数的可能性，所以有多种拟合方法。拟合曲线一般可以用函数来表示。根据不同的功能，有不同的拟合名称。
5、CFI CFI——comparativefitindex，比较拟合指数，该指数在对假设模型和独立模型比较时取得，其值在0－1之间，愈接近0表示拟合愈差，愈接近1表示拟合愈好。一般认为，CFI≥0.9，认为模型拟合较好。
6、数据拟合是指通过某种数学模型来对已知数据进行匹配、拟合，以求得这些数据的规律和趋势。数据拟合是科学研究和工程实践中的一项重要技术，可以帮助人们更好地理解和预测自然现象和社会现象。
拟合值的下标用什么表示
使用Eviews很方便，点Eviews上面uick---Estimate Equation，看看可决系数就可以了。
上标：n表示上界，指的是偏序集中大于或等于它的子集中一切元素的元素。下标：i表示下界，如果一个实数集合M，有一个实数S，使得M中任何数都大于S，那么就称S是M的一个下界。
简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1，f2，…，fn}，通 过调整该函数中若干待定系数f(λ1， λ2，…，λ3)， 使得该函数与已知点集的 差别(最小二乘意义)最小。
“最小二乘法”：即“最佳拟合直线”是使样本点到该直线的离差平方和达到最小的直线（采用垂直距离）。拟合值就是通过最小二乘法拟合后在某点的预测值。
R表示的是拟合优度，它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接近1说明模型越好。但是，你的R值太小了。
java中数组的下标表示在数组中的元素，从0开始的数值，0代表的是第一个元素，1代表的是第二个元素，往上依次类推。
在回归模型中Y的拟合值是指什么
简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1，f2，…，fn}，通 过调整该函数中若干待定系数f(λ1， λ2，…，λ3)， 使得该函数与已知点集的 差别(最小二乘意义)最小。
SSE(和方差、残差平方和) ：The sum of squares due to error，该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和。SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。
模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。