[數] 拟合優度；[統計] 適合度，吻合度
The method is higher goodness of fit and has its applicability.
該方法的拟合度較高，有其適用性。
Test the models using three measures of goodness of fit (error tests).
使用三種措施的拟合優度(誤差測試)，測試模型。
The results indicate the good reliability of forecast and goodness of fit.
結果表明：預測的可靠性和拟合優度好；
This model has been confirmed by Confirmatory Factory Analysis, and the goodness of fit index is fairly good.
該模型經驗證性因素分析表明其模型的拟合度良好。
New model have better prediction and goodness of fit. 3 short-term flowability indexes are correlated with rating.
新模型在拟合、預測準确率均優于原模型，且有3個流動性指标與評級結果顯著相關。
|percent of contact area;[數]拟合優度；[統計]適合度，吻合度
在統計學中，"goodness of fit"（拟合優度）指評估數學模型與實際觀測數據匹配程度的檢驗方法。其核心目标是判斷樣本數據是否服從特定概率分布，或驗證理論預測值與實際觀測值的一緻性。
常用的檢驗方法包括：
卡方檢驗：適用于分類數據，通過比較觀測頻數與期望頻數的差異平方和進行判斷，計算公式為： $$ chi = sum frac{(O_i - E_i)}{E_i} $$ 該方法廣泛應用于醫學和社會科學研究（來源：維基百科Chi-squared test）。
Kolmogorov-Smirnov檢驗：針對連續型數據分布，通過比較經驗分布函數與理論分布函數的累積概率差異進行檢驗，尤其擅長檢測位置和形狀的偏移（來源：StatsDirectKolmogorov-Smirnov Test）。
Anderson-Darling檢驗：改進的EDF型檢驗，對分布尾部的差異更為敏感，常用于正态性檢驗和極值分析（來源：NISTAnderson-Darling Test）。
在回歸分析中，拟合優度常通過決定系數R²衡量，其數值範圍在0到1之間，越接近1表示模型解釋能力越強。計算公式為： $$ R = 1 - frac{sum (y_i - hat{y}_i)}{sum (y_i - bar{y})} $$ 該指标被廣泛用于經濟學和工程學模型評估（來源：InvestopediaCoefficient of Determination）。
“goodness of fit”（拟合優度）是統計學中用于評估統計模型與實際觀測數據匹配程度的指标。它幫助判斷模型是否能有效解釋數據分布或預測結果，常見于假設檢驗和模型選擇中。以下是詳細解釋：
拟合優度衡量模型預測值與實際觀測值的差異。若差異小，說明模型“拟合良好”；反之則需調整模型或選擇其他假設。例如：
卡方檢驗（Chi-square test）
適用于分類數據，通過比較觀測頻數與期望頻數的差異計算統計量：
$$
chi = sum frac{(O_i - E_i)}{E_i}
$$
其中(O_i)為觀測值，(E_i)為期望值。值越大，拟合越差。
Kolmogorov-Smirnov檢驗（K-S檢驗）
用于連續型數據，通過比較樣本累積分布函數與理論分布的差異，適合小樣本。
Anderson-Darling檢驗
對尾部數據更敏感，常用于極端值分析。
R²（決定系數）
在回歸分析中，R²表示模型解釋的數據變異比例，值越接近1拟合越好。
若需進一步了解具體檢驗公式或案例，可參考統計學教材或專業工具（如SPSS、R語言中的相關函數）。
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