相关系数 R 描述了自变量 xi 对因变量 yi 的解释程度，反映数据与模型拟合的紧密程度。数值位于 [-1, 1] 区间，绝对值接近 1 表示强相关性。若 R 大于 0，代表正相关；若 R 小于 0，为负相关。

决定系数 R2 则综合了 R 的信息，同时考虑了模型中其他因素对预测变量的影响。它表示模型能解释的总变异比例。计算公式为 R2 = SSR / SST，其中 SSR 是残差平方和，SST 是总平方和。

R2 的值同样位于 [0, 1] 区间。数值接近 1 表示模型解释力强，能够较好地预测数据。反之，接近 0 则表示模型解释力弱，预测效果不佳。

在选择模型时，R2 被广泛应用于评估模型拟合优度。然而，需要注意的是，R2 自身并非完美，它可能会随模型复杂度增加而提高，即使模型并未实质改善解释能力。因此，合理选择模型需结合 R2 与其他评估指标综合考量。

相关系数 R 与决定系数 R2 分别从不同角度评价模型拟合程度，其中 R 描述变量间关联强度，R2 揭示模型解释数据变异的效率。合理利用二者，有助于深入理解模型性能及预测能力。