"R2"（R-squared）是统计学中的一个重要指标，用于衡量回归模型对数据的拟合程度。

它表示模型中自变量解释因变量变异的百分比。

在简单线性回归模型中，R2值越接近1，说明模型的拟合效果越好，自变量对因变量的解释能力越强。

相反，R2值越接近0，说明模型的拟合效果越差。

通过R2值，研究者可以评估模型的可靠性和预测能力。

在某些情况下，还需要考虑其他因素，如模型的残差分析、样本大小等，以确保模型的有效性。