在统计学和计量经济学领域中，“可决系数”是一个非常重要的概念，它用于衡量回归模型对观测值的拟合优度。简单来说，可决系数可以告诉我们，模型能够解释因变量变化的比例是多少。

当我们构建一个回归模型时，通常会有一个自变量（或多个自变量）用来预测因变量的变化。而可决系数则帮助我们评估这个模型的表现如何——即模型是否很好地描述了数据之间的关系。

计算可决系数的过程并不复杂。首先需要知道总平方和（Total Sum of Squares, 简称TSS），这是指实际值与均值之间差异的平方和；其次还有回归平方和（Regression Sum of Squares, 简称RSS），表示由模型解释的部分；最后是残差平方和（Residual Sum of Squares, 简称ESS），代表未被模型解释的部分。通过这些数据，我们可以得到公式：

\[ R^2 = \frac{RSS}{TSS} \]

这里的 \( R^2 \) 就是我们所说的可决系数。它的取值范围是从0到1之间，数值越接近于1，说明模型对于数据的拟合程度越好；反之，则意味着模型可能不够理想。

需要注意的是，在某些情况下，即使增加了更多的变量进入模型，也可能不会显著提高 \( R^2 \) 的值。因此，在实际应用过程中，还需要结合其他指标如调整后的 \( R^2 \) 来综合判断模型的有效性。

总之，“可决系数”作为评价回归分析结果的一个关键工具，在科学研究和社会实践中都有着广泛的应用价值。通过对这一指标的理解与掌握，可以帮助我们更好地选择合适的模型，并做出更加准确可靠的预测。