R2，也称为决定系数，是一种用来评估回归模型拟合优度的指标，其计算公式如下：
R2 = 1 - (SSE / SST)
其中，SSE 为残差平方和，SST 为总平方和。
残差平方和 SSE 表示模型中观测值与模型预测值之间的误差，计算公式为：
SSE = Σ(yi - ŷi)2
其中，yi 表示实际观测值，ŷi 表示模型预测值。
总平方和 SST 表示观测值与其平均值之间的偏差总和，计算公式为：
SST = Σ(yi - ȳ)2
其中，ȳ 表示观测值的平均值。
当 R2 的值接近于 1 时，表示模型的拟合优度较高，预测效果较好；当 R2 的值接近于 0 时，表示模型的拟合优度较低，预测效果较差。在实际应用中，通常将 R2 值大于等于 0.7 的模型视为较为有效的拟合模型。
相关性研究是一个学术性的研究它用来测试一个因子和结果的关系。
例如，研究人员在饮咖啡和降低患2型糖尿病风险的研究中发现了一个相关性。
遗传相关性研究是一个特别的相关性研究。
它检测一个特别的基因或SNP序列与某种疾病或个人特质（例如眼睛颜色或运动能力）的关系。
一个因子（如基因或SNP）和一个结果之间发现相关性并不意味着这个因子就一定会导致该结果。
例如，在以上的2型糖尿病实验中，不能说在某个特定的个人中，饮用了咖啡就一定会降低患2型糖尿病的风险。
因为该人虽然饮用了咖啡，但是有可能没有饮用足够的果汁，而且减少的糖的摄入也可能降低患2型糖尿病的风险。
相关性研究通常是建立因果联系的第一个研究。
相关方参与计划包括了所有对计划有利益或者影响的团体或个人。
首先，这包括了项目的发起方和所有执行人员，他们是计划的主要推进者，需要合作完成项目；其次，还包括投资机构和股东，他们的利益与计划的成功密切相关，会对项目的决策产生影响；此外，还有消费者、终端用户、相关产业的从业者等，他们可能对项目有直接或间接的影响。
综上所述，相关方参与计划包含了广泛的人员和利益相关方，需要根据不同的利益关系和定位，采用不同的沟通和协作方式，确保项目成功实施。