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R平方值，也叫决定系数，是线性回归中最重要的评价指标之一。它告诉我们模型能够解释因变量变异的比例。R平方值的取值范围在0到1之间，值越大说明模型的拟合效果越好。
R平方值的计算公式是：R平方等于1减去残差平方和除以总平方和。残差平方和表示实际值与预测值之间的差异，总平方和表示实际值与均值之间的差异。图中橙色虚线表示残差，紫色虚线表示总偏差。R平方值越大，说明模型解释的变异比例越高。
R平方值的含义可以这样理解：当R平方等于0.9时，表示模型解释了90%的因变量变异，拟合效果很好；当R平方等于0.5时，模型解释了50%的变异，拟合效果一般；当R平方等于0.1时，模型只解释了10%的变异，拟合效果较差。我们来看不同R平方值对应的散点图效果。
R平方值在实际应用中主要用于模型选择与比较、预测精度评估等。但使用时需要注意几个重要问题：首先，R平方值高并不意味着存在因果关系；其次，过拟合时R平方可能虚高；另外，需要结合其他指标如AIC、BIC等综合判断模型好坏；最后，样本量大小也会影响R平方值的稳定性。
总结一下R平方值的核心要点：R平方值是衡量线性回归模型拟合优度的重要指标，取值范围在0到1之间，值越大表示拟合效果越好，它表示模型能够解释因变量变异的比例。在实际应用中，我们应该结合多个指标来评估模型，注意避免过拟合问题，同时要考虑业务的实际意义和模型的稳定性。