1楼：小周子
普通最小二乘法保证了模型最好地拟合了样本观测值，但拟合得好并不意味着质量高，故参数估计量与真值的拟合程度和显著性有待进一步的检验，其中就包括拟合优度检验。举个通俗的例子：我用比身高的方法把班里相对最高的那位同学选了出来，但是不代表他就很高，他高不高还有待用尺子去量一下。
2楼：许柳骑碧蓉
一楼的回答是书本上的原话,我想楼主之所以提出该问题,不是因为不知道它如何回答,而是不理解这段话的含义.我是这样理解的:ols法只是在抽样给定的条件下,找一个样本回归函数,使残差平方和达到最小.
但是,样本回归函数不唯一(而总体回归函数唯一),即随着抽样的不同,按ols法都能够找到一条与所抽得的样本点的残差平方和最小的样本回归线,但这些回归线对样本点的拟合程度却不完全相同.拟合优度检验就是比较不同的抽样下,谁的拟合更好.
计量经济学中的模型已经采用了最小二乘法估计，为什么还要进行拟合优度检验？
3楼：
计量经济学其实是这样的：
比如说，有很多个变量，a b c一直到z。我们想找a受到什么变量的影响，真正的关系是，
a=常数＋2b+3c＋残差 ，只有b和c会影响到a，其他都不影响。
但是，这个具体的模型我们并不知道，计量经济学的任务就是去猜这个关系。我们在猜这个关系的时候，a到z所有的数据都有，但是到底哪些会影响a呢？那么就靠我们猜咯，用计量的各种工具猜。
那么我们猜出来的模型，比如说是这样的，a=常数＋2b+3e。我们猜出来的这个模型和真正的模型a=常数＋2b+3c不一样。但是也不是说都是没用的，因为里面有b，b可以解释一部分a。
这时候给我们自己这个模型打分，就是拟合优度，具体说，就是看看到底解释了多少a。
另外，用不用最小二乘和拟合优度检验没关系。最小二乘是我们猜模型的方法，拟合优度就是检验你猜的好不好
4楼：q我
最好有以下几块东西
1、选定研究对象
（确定被解释变
量，说明选题的意义和原因等。）
2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。
（ 作出相应的说明 ）
3、确定理论模型或函数式
（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）
（二）数据的收集和整理
（三）数据处理和回归分析
（先观察数据的特点，**和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行ols回归，并输出会归结果。）
（四）回归结果分析和检验
（写出模型估计的结果）
1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？
2、统计检验，t检验 f 检验 r2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。
4、模型的稳定性检验。
（五）模型的修正
（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型
（七）**
普通最小二乘法性质
5楼：
普通最小
二乘法（ordinary least square，简称ols），是应用最多的参数估计方法，也是从最小二乘原理出发的其他估计方法的基础。
在已经获得样本观测值 （i=1,2,…,n）的情况下（见图2.2.1中的散点），假如模型（2.
2.1）的参数估计量已经求得到，为 和 ，并且是最合理的参数估计量，那么直线方程（见图2.2.
1中的直线）
i=1,2,…,n (2.2.2)
应该能够最好地拟合样本数据。其中 为被解释变量的估计值，它是由参数估计量和解释变量的观测值计算得到的。那么，被解释变量的估计值与观测值应该在总体上最为接近，判断的标准是二者之差的平方和最小。
(2.2.3)
为什么用平方和？因为二者之差可正可负，简单求和可能将很大的误差抵消掉，只有平方和才能反映二者在总体上的接近程度。这就是最小二乘原则。
那么，就可以从最小二乘原则和样本观测值出发，求得参数估计量。
由于是 、 的二次函数并且非负，所以其极小值总是存在的。根据罗彼塔法则，当q对 、 的一阶偏导数为0时，q达到最小。即
(2.2.4)
容易推得特征方程：
解得：（2.2.5）
所以有： （2.2.6）
于是得到了符合最小二乘原则的参数估计量。
为减少计算工作量，许多教科书介绍了采用样本值的离差形式的参数估计量的计算公式。由于现在计量经济学计算机软件被普遍采用，计算工作量已经不是什么问题。但离差形式的计算公式在其他方面也有应用，故在此写出有关公式，不作详细说明。
记（2.2.6）的参数估计量可以写成
(2.2.7)
至此，完成了模型估计的第一项任务。下面进行模型估计的第二项任务，即求随机误差项方差的估计量。记 为第i个样本观测点的残差，即被解释变量的估计值与观测值之差。则随机误差项方差的估计量为
(2.2.8)
在关于 的无偏性的证明中，将给出（2.2.8）的推导过程，有兴趣的读者可以参考有关资料。
在结束普通最小二乘估计的时候，需要交代一个重要的概念，即“估计量”和“估计值”的区别。由（2.2.
6）给出的参数估计结果是由一个具体样本资料计算出来的，它是一个“估计值”，或者“点估计”，是参数估计量 和 的一个具体数值；但从另一个角度，仅仅把（2.2.6）看成 和 的一个表达式，那么，则是 的函数，而 是随机变量，所以 和 也是随机变量，在这个角度上，称之为“估计量”。
在本章后续内容中，有时把 和 作为随机变量，有时又把 和 作为确定的数值，道理就在于此。
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