拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。温馨提示：以上信息仅供参考。应答时间：2021-07-16，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~
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变量选取不合理。变量选取不合理是导致拟合优度很小的重要原因，与时间序列相比截面数据做回归是拟合优度要小些，可以对数据进行再处理，对不好的数据进行剔除，提高拟合优度。
1）回归分为解释型回归和预测型回归。 预测型回归一般才会更看重__2。 解释型回归更多的关注模型整体显著性以及自变量的统计显著性和经济意义显著 性即可。（2）可以对模型进行调整，例如对数据取对数或者平方后再进行回归。（3）数据中可能有存在异常值或者数据的分布极度不均匀。
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