也就越大。即使增加一个与因变量无任何关系的随机变量作为解释变量，判定系数也会增大。如果单纯以为目标模型评价标准，容易把不显著的自变量留在线性回归模型之中。因此在多元线性回归模型中一般需要对判定系数adjusted multiple coefficient of determination）： 因为随着自变量个数k的增加，减少，但是随着k的增加而增大，所以不一定随着自变量的增加而增大。我们可以直接利用统计软件得到其计算结果。 跟一元回归分析中的判定系数一样，多定系数度量了多元线性回归方程的拟合程度，它可以解释为：在因变量的总变差中被估计的多元线性回归方程所解释的比例。一般认为：越大，回归模型的拟合效果越好。在多元线性回归分析中，模型中的解释变量越多，回归平方和SSR增大，残差平方和SSE减小，对的变差的解释程度也就越高，则用上式计算的也就越大。即使增加一个与因变量无任何关系的随机变量作为解释变量，判定系数也会增大。如果单纯以为目标模型评价标准，容易把不显著的自变量留在线性回归模型之中。因此在多元线性回归模型中一般需要对判定系数进行处理，计算调整后的多定系数（adjusted multiple coefficient of determination）： 因为随着自变量个数k的增加，减少，但是随着k的增加而增大，所以不一定随着自变量的增加而增大。我们可以直接利用统计软件得到其计算结果。
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