决定系数，通常表示为R²，是一种用于评估回归模型拟合优度的指标。它的取值范围是[0,1]。当R²为1时，表示模型完美预测了数据，即所有因变量的变异都能够被自变量解释。而当R²为0时，表示模型无法解释因变量的任何变异。在实际应用中，R²的值越接近1，表示模型解释的数据方差越多，模型的拟合效果越好。相反，R²的值越接近0，表示模型的拟合效果越差。
决定系数的大小不仅表示了回归方程估测可靠程度的高低，也表示了回归直线拟合度的高低。它通过比较模型解释的变异与总变异来评估模型的性能。具体来说，决定系数是相关系数的平方，而相关系数是描述两个随机变量之间相关程度的指标。相关系数的值在-1到+1之间，其绝对值越接近1表示两个变量之间的相关程度越高，接近0表示相关性越差，0表示没有相关性。
因此，决定系数可以反映因变量Y的变异中有多少百分比可以由控制的自变量X来解释。