考研專業(yè)中最熱門的女生專業(yè)之一必由統(tǒng)計學(xué)，與會計學(xué)、審計學(xué)同樣受歡迎，但是考研的難度也很高，比如就有很多名詞解釋我們覺得陌生，像“擬合優(yōu)度檢驗”就是如此，且考的學(xué)校比較多，下面我們來看這個詞的完整解釋。
一、名詞解釋：擬合優(yōu)度檢驗
擬合優(yōu)度檢驗是用卡方統(tǒng)計量進行統(tǒng)計顯著性檢驗的重要內(nèi)容之一。根據(jù)總體分布狀況，計算出分類變量中各類別的期望頻數(shù)，與分布的觀察頻數(shù)進行對比，判斷期望頻數(shù)與觀察頻數(shù)是否顯著差異，從而達到對分類變量進行分析的目的。
舉個例子：
比如預(yù)計某地男性和女性的比例各占一半（50%），隨機抽取一部分樣本，收集回來的數(shù)據(jù)卻是45%和55%，那么收集回來的數(shù)據(jù)是否就明顯的偏差預(yù)期（50%）呢？此時也可以使用卡方檢驗。
其目的是研究定類數(shù)據(jù)各選項的分布比例上是否有著差異性，即樣本內(nèi)部的頻數(shù)分布和理論上的頻數(shù)分布是否一致，這種即卡方擬合優(yōu)度檢驗。
二、檢驗?zāi)康?/strong>
單樣本的總體分布是否服從已知的理論分布。
三、擬合優(yōu)度應(yīng)該怎么看？
回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗，本質(zhì)上是一種描述性的刻畫，不涉及到對解釋變量和被解釋變量的總體關(guān)系的推斷。那么，對于不同的模型，當(dāng)然是擬合優(yōu)度越大越好。反過來問，擬合優(yōu)度多少可以接受呢？如果超過0.5，那應(yīng)該不必過于擔(dān)心了，因為我們不能單純以擬合優(yōu)度作為判別模型好壞的標(biāo)準(zhǔn)，更應(yīng)關(guān)注模型設(shè)定的合理性。
四、擬合優(yōu)度低是大問題嗎？
擬合優(yōu)度低是因為回歸方程的誤差方差相對于因變量方差較大，也可能是模型遺漏解釋變量導(dǎo)致的。
但是擬合優(yōu)度低不能說明模型設(shè)定就是錯誤的！
面對R²較小的情況，我們可以采取的調(diào)整包括：
1、增加樣本量。如果樣本量足夠大，就可能抵消較大的誤差方差，得到更為精確的估計值；
2、修正異方差、自相關(guān)問題，通過重新設(shè)定模型等方式改進模型的擬合優(yōu)度。
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