伪R方，通常称为伪R2（pseudo R-squared），它是一种评估回归模型拟合程度的统计方法。
它是一种评估多元回归系数拟合情况的数据评估方法，可以从另一个角度研究多元回归模型的拟合程度。 在统计学中，R方（R Square）是一种表示数据拟合程度的指标，又叫确定系数（coefficient of determination）。
它由开方的协方差比（covariance ratio）得到，范围是0到1，数值越大，表明模型越好。
伪R方既不是可靠的，也不具备反应模型拟合程度的准确性，但是在多元回归模型的分析中，伪R方仍然可以帮助我们衡量拟合程度。
多元回归模型在数学上由R方定义，但是当出现多个自变量时，R方无法完全反映模型的拟合程度。
因此，伪R方应运而生，它以一定程度解决了多元回归分析时拟合程度的难题。
伪R方是根据自变量和因变量之间的关系度量的一种指标，给出的结果介于零和一之间，结果越大，拟合程度越好。
伪R方与R方最大的区别在于R方不能考虑模型中两个及以上变量之间的关系。
因此，使用伪R方，研究者可以评估多元回归模型的拟合程度，而不只是考虑一个单独的变量与因变量之间的关系。
伪R方可以用来衡量模型中各变量间的关
系，它有助于根据数据推断假设。
例如，当研究人员将自变量添加或删除时，也可以使用伪R方来衡量新模型的拟合程度。
此外，伪R方还可以用来衡量多元回归模型的奥卡姆剃刀效应（Occam's Razor effect），可以帮助研究人员评估模型是否足够简单，但不会丧失模型的拟合程度。
总的来说，伪R方是一种包含多个变量的回归模型，可以衡量拟合程度的方法，可以帮助研究者找到最有效的组合，并发现系统在数据驱动分析中表现最好的模型，以更好地描述模型。
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