评价拟合效果通常涉及以下几个关键指标和方法：

决定系数 （R²）

R² 表示模型解释的变异性与总变异性的比例，取值范围在0到1之间。

越接近1，表示模型拟合效果越好。

均方误差 （MSE）

MSE 是预测值与实际值之间误差的平方的平均值。

越小，表示模型的预测误差越小，拟合效果越好。

均方根误差 （RMSE）

RMSE 是MSE的平方根，它与MSE有相同的趋势，但单位与原数据一致，更直观。

残差分析

通过分析残差的分布和模式来判断模型是否存在系统性误差。

残差应随机分布在零附近，没有明显的模式或异常值。

交叉验证

将数据集分成训练集和测试集，多次重复进行模型训练和测试来评估模型性能。

常用的交叉验证方法是K折交叉验证。

假设检验

对模型进行统计检验，如F检验、t检验等，确保模型的稳健性。

模型稳定性诊断

观察AR根图或使用ADF检验等方法来检验模型的稳定性。

解释能力检验

计算R方、调整R方等统计量来检验模型对数据的解释能力。

脉冲响应分析

观察模型对外部冲击的反应，通过绘制脉冲响应函数图。

方差分解

观察各变量的方差被其他变量解释的程度，通过绘制方差分解图。

残差序列图

观察残差随时间变化的情况，如果拟合效果好，残差应落在零附近。

χ²检验

用于评估Cox模型的局部拟合效果，比较理论频数和观察频数的差异。

结合这些指标和方法，可以对模型的拟合效果进行全面评估。需要注意的是，选择合适的评估指标应考虑实际问题的背景和需求