判定系数（coefficient of determination），法学-社会学-社会学方法-数据分析，一个描述线性回归模型拟合优度的统计量，表示回归线在多大程度上反映了数据点的分布。判定系数一般以表示。表示所有数据点都在回归线上。在简单线性回归模型（只有一个自变量）中，判定系数等于皮尔逊相关系数的平方，即。如果线性回归模型中的自变量不止一个，那么判定系数就是多元相关系数[注]的平方。判定系数的计算逻辑如下。①若不知道的存在，或无法测量，在对进行估计时，一般用进行预测，此时的误差平方和为。表示总误差[注]。②若x可被测量，那么可用普通最小二乘方得到一个线性回归方程。对一个有个观察记录的数据，在散点图上会有n个坐标点。根据得到的线性回归方程，对每一个，都有一个预测值，它与真实之间的差称为残差[注]。线性回归方程就是最小化残差的平方和[注]：。判定系数就是描述在可以测量的情况下，对y预测的时候可以减少的误差比例：判定系数有一个缺点，即无论加入什么变量（即便是在理论上与因变量没有关系的变量），它一定会增大。