R2（R 平方）

响应变量变异中由其与一个或多个预测变量的关系所解释的百分比。一般而言，R2 越大，模型与数据拟合得越好。R2 始终在 0 与 100% 之间。它也被称为确定或多重确定（在多重回归中）的系数。

通过图示拟合值与观测值可以图形化方式说明回归模型的 R2 值。

左侧的回归模型占方差的 38.0%，而右侧的模型占方差的 87.4%。回归模型所占方差越多，数据点越接近于拟合的回归线。从理论上讲，如果模型可以解释 100% 的方差，则拟合值将始终等于观测值，并因此所有数据点都将落于拟合的回归线上。