eviews拟合度r2多少合适？
拟合度R2通常被用来衡量模型对观测数据的拟合程度，其取值范围在0到1之间。一般来说，R2数值越接近1，表示模型在解释观测数据方面的拟合度越好；而数值越接近0，则表示模型的拟合度较低。然而，并没有一个固定的标准来确定R2值的合适性，因为其适用性会因研究领域和具体问题而异。
通常情况下，R2值在0.7至0.9之间被认为是一个较好的拟合度，但具体情况要根据研究的背景和目的来确定。此外，需要注意的是，R2值并不能完全代表模型的准确性，因此在评价模型时还需要考虑其他指标和因素。
origin中调整后r平方是指什么？
1、调整R方的解释与R方类似，不同的是：调整R方同时考虑了样本量（n）和回归中自变量的个数（k）的影响，这使得调整R方永远小于R方，而且调整R方的值不会由于回归中自变量个数的增加而越来越接近1。
因此，在多元回归分析中，通常用调整的多重判定系数来评价拟合效果。
2、R方的平方根称为多重相关系数，也称为复相关系数，它度量了因变量同k个自变量的相关程度。 注：SPSS中进行相关分析，一般只能得到两两之间的相关系数，因此，若要求复相关系数，可在多元回归中实现！ 区别是系数不同。
自变量个数的增加将影响到因变量中被回归方程所解释的变异比例，即会影响判定系数（R方）的大小。
当增加自变量时，会使残差平方和减少，从而使R方变大。
如果模型中增加一个自变量，即使这个自变量在统计上并不显著，R方也会变大。
因此，为避免增加自变量而高估R方，统计学家提出用样本量（n）和自变量的个数（k）去调整R方，计算出调整的多重判定系数（调整的R方）。
拟合度r2多少合适
原则上RSquare值越高（越接近1），拟合性越好，自变量对因变量的解释越充分。但最重要的是看sig值，小于0.05，达到显著水平才有意义。可以看回你spss的结果，对应regression的sig值如果是小于0.05的，就可以了。
