本篇文章给大家谈谈拟合程度，以及拟合程度的评价指标对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、分位数回归拟合程度怎么算
• 2、能否认为数据的拟合程度越好预测的精确度就越高?在什么情况下可以认为这种观点是正确的？
• 3、什么叫拟合度?
• 4、(五)变差函数拟合程度的检验

分位数回归拟合程度怎么算

分位数回归拟合程度用分位数回归中拟合优度的计算方法计算。定义为最小二乘回归中的依据残差平方和度量了回归平方和占总离差平方和的比重，按照残差绝对值的加权和，度量了在某个分位数下分位数回归的拟合效果。描述的是在某个分位数下的局部拟合效果。

能否认为数据的拟合程度越好预测的精确度就越高?在什么情况下可以认为这种观点是正确的？

拟合的程度很好只能说明在训练样本下拟合的好，对于训练样本的预测肯定没有什么问题。但是，对于未知的测试样本预测效果如何，却不得而知，举个极端的例子，某个模型能够完美拟合所有的训练数据，但对于测试数据的预测效果很差，这就是所说的模型的泛化性能，精确度是一方面，泛化能力也是很重要的。

什么叫拟合度?

拟合度简单说就是基金净值的变化情况与基金跟踪的指数的变化之间的一致性。基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化越接近，拟合度越高。如果基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化完全一样（理论上可能有），则拟合度为100。

(五)变差函数拟合程度的检验

为了解变差函数拟合程度的优劣,通常需要对变差函数的拟合程度进行检验。检验一般有下列几种方法:

(1)观察比较法

将变差函数的理论模型γ(h)的图形与实验变差函数γ*(h)图形直接进行比较,两个图形越接近,拟合程度越高。若拟合得不理想,可以多做比较。

(2)交叉验证法

变差函数的一个重要作用是进行克里格估值。若克里格估值与真实值的误差平方和最小,说明克里格估值与真实值很接近。具体操作的方法:对每个实测点,根据周围点的值对其进行克里格估值,N个实测点就有N个克里格估值与之对应。若实测值为z,克里格估值为z*,其误差平方的均值(z*-z)2的大小,则是衡量变差函数拟合程度的衡量尺度。

(3)离差方差检验法

我们知道离差方差的计算公式:

D2(v/V)=C(v,v)-C(V,V)

为简要说明问题,假定研究的不是三维空间的体域V及v,而是三维线域L和l,如L是一个岩心钻孔的总长,l是该钻孔的岩心样品样,离差方差的计算公式可写成:

地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用

设L表示计算域的总长(如一个钻孔的总长);l表示计算域中的样品长(如岩心样品长);C0l表示正则化变差函数的变程;C1为点变差函数的块金常数;C为点变差函数的基台数;a为点变差函数的变程。 还可以类推,第三、第四……结构的离差方差

地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用

最后得到该变差函数套合结构的理论离差方差D2(l/L),将D2(l/L)与计算试验正则化变差函数γ*(h)的试验离差方差S2(l/L)进行比较,求出相对误差值:

地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用

(4)估计方差检验法

设每个实测点上的实测值为z,对其进行的克里格估计值为z*,则估计误差平方均值为 然后根据估计方差σ2公式:

σ2=2γ(V,v)-γ(V,V)-γ(v,v)

计算出每一个实测点上的克里格估计标准差σ*

地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用

(5)综合检验法

综合检验有两种方式:

①根据上述几种方法进行综合比较来确定;

②有的学者提出通过综合指标计算来确定。

计算公式:

地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用