擬合優度的計算公式：Q=∑(y-y*)^2。
這裏的 y 是實際觀測值，y^ 是回歸模型所預測的值。擬合優度指標 Q 表示實際觀測值與回歸模型預測值之間的差異程度，是用來評價擬合程度的重要指標。
在計算擬合優度時，首先需要獲得回歸模型，然後利用該模型對觀測數據進行預測。接著，通過計算實際觀測值與模型預測值之間的差異的平方和來評估擬合程度。如果 Q 值越小，表示模型對實際數據的擬合程度越好。
擬合優度的計算過程可以分解為以下幾個步驟：
建立回歸模型： 通過某些方法（如最小二乘法），建立壹個能夠描述自變量和因變量之間關系的數學模型，比如線性回歸模型或多項式回歸模型。
利用模型預測值： 使用建立好的回歸模型，輸入自變量的值，得到對應的因變量的預測值。
計算擬合優度 Q： 通過計算實際觀測值與模型預測值之間的差異的平方和，得到擬合優度的值。公式中的 y 是實際觀測值，y^ 是回歸模型預測的值。
評估擬合程度： 根據計算得到的擬合優度 Q，對模型的擬合程度進行評價。當 Q 較小時，表示模型能夠較好地擬合實際觀測值；反之，Q 較大時，表示模型擬合程度較差。
擬合優度常用於評估回歸模型的擬合程度，但它並不是唯壹的評價指標，有時需要結合其他指標壹起考慮，如均方根誤差（Root Mean Squared Error）等，以全面評價模型的擬合情況。
在統計分析和數據建模中，擬合優度是壹個重要的工具，幫助分析人員評估模型的有效性和可靠性，從而更好地理解數據之間的關系。