拟合优度[1]R2的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。A. 对B. 错

拟合优度R²是衡量回归模型对样本数据拟合程度的指标，其值越大表明模型对样本数据的拟合效果越好。然而，题目中的结论存在混淆：R²仅反映模型对样本的拟合效果，并不能直接说明模型对总体的代表性。
关键点在于：

1. 过拟合风险：高R²可能因模型过于复杂（如包含冗余变量）导致“过拟合”，即仅拟合样本噪声，而非总体规律。
2. 总体代表性的判断需结合统计显著性、调整后R²、模型泛化能力等多维度指标，而非单一依赖R²大小。

拟合优度R²的局限性：

1. R²与样本拟合度：R²越大，说明模型对当前样本数据的拟合越精确，但无法保证模型能有效推广到总体。
2. 过拟合的陷阱：若模型通过增加无关变量或复杂结构提升R²，可能导致对总体的预测能力下降。
3. 总体代表性的正确评估：需通过假设检验（如F检验）、调整后R²（惩罚多余变量）或交叉验证等方法验证模型的泛化能力。

结论：题目将“样本拟合效果”等同于“总体代表性”，忽略了模型可能存在的过拟合问题及评估维度的单一性，因此说法错误。