在统计进修跟数据分析中，R平方（R²）是一个常常被说起的不雅点，尤其是在回归分析中。那么，函数中的R平方毕竟表示什么呢？ R平方，也称为决定系数，是衡量因变量变异中可能被自变量阐明的比例的一个统计量。简单来说，它反应了模型对数据的拟合程度。R平方的值范畴从0到1，越濒临1，表示模型的阐明才能越强；越濒临0，表示模型的阐明才能越弱。 当R平方值为1时，意味着自变量可能完全阐明因变量的变异；而当R平方值为0时，则意味着自变量无法阐明因变量的任何变异，即模型不拟合后果。 R平方的打算公式为：R² = SSR / SST，其中SSR是回归平方跟，代表由模型阐明的变异；SST是总平方跟，代表因变量的总变异。 在现实利用中，R平方可能用来评价回归模型的机能。比方，在金融市场分析、生物统计跟工程范畴，R平方常常被用来断定猜测模型的正确性跟坚固性。 但是，须要留神的是，R平方并不是衡量模型好坏的独一标准。在某些情况下，一个高R平方可能并不代表模型就必定好。比方，当模型适度拟合时，即模型对练习数据拟合得非常好，但对新数据猜测才能差，R平方的值可能会很高，但模型的泛化才能却缺乏。 其余，R平方不关怀模型中自变量的数量，这意味着即便增加了不须要的变量，R平方也可能不会降落，这也是为什么在模型抉择时，要结合其他指标如调剂R平方、AIC、BIC等综合考虑。 总之，R平方是一个在回归分析中非常重要的统计量，它帮助我们从统计的角度懂得模型的拟合程度，但不该成为断定模型好坏的独一根据。