1. 如何计算拟合优度
拟合以后点右键，趋势线选项，显示R的平方值。拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
2. 拟合优度的计算公式
r平方计算公式
在统计学中对变量进行线行回归分析，采用最小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。
r平方计算公式：
R^2=SSR/SST=∑(i=1→n)(yi^-y)^2/∑(i=1→n)(yi-y)^2。
3. 如何计算拟合优度的方法
校正拟合优度检验意思是指回归分析中用来检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度。
4. 拟合优度取值范围
拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
5. 拟合优度r²的计算公式
Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。 R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。
Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。
标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。
与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。
观测值：有多少组自变量的意思。 excel回归分析的使用方法：
1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。
2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。
3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。
4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。
5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。
6. 怎么计算拟合优度
cramersv拟合优度检验的步骤主要分以下几步：
（1）将观测值分为k组 ；
（2）计算n次观测值中每组的观测频数，记为Oi；
（3）根据变量的分布规律或概率运算法则，计算每组的理论频率为Pi；
（4）计算每组的理论频数Ti ；
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