R2越小，则方程拟合的越不好

考查要点：本题主要考查对决定系数（R²）的理解，以及其在回归分析中对模型拟合效果的评价作用。

核心思路：
决定系数（R²）的取值范围在0到1之间，R²越大，说明模型对数据的拟合效果越好；反之，R²越小，说明模型的拟合效果越差。因此，题目中的判断是正确的。

关键点：

• R²的定义：衡量回归模型解释因变量变异的能力。
• R²与拟合效果的关系：R²值与拟合效果正相关。

决定系数（R²）的意义：
在回归分析中，R²表示因变量的变异中能被自变量解释的比例。例如，若R²=0.8，说明模型解释了80%的因变量变化，拟合效果较好；若R²=0.2，则说明模型仅解释了20%的变化，拟合效果较差。

判断依据：

• R²的取值范围：0 ≤ R² ≤ 1。
• R²越小，模型解释能力越弱，因此拟合效果越差。

结论：
题目中“R²越小，则方程拟合的越不好”与上述分析一致，故判断正确。