在统计学中，R值（决定系数）是衡量线性回归模型拟合优度的指标。它表示模型解释因变量变异的百分比。R值的范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合得越好。因此，从这个角度来看，R值越大越好。
然而，仅仅依赖R值来评价一个线性回归模型的好坏是不够的。因为R值受到样本量、自变量个数和数据分布等因素的影响。当样本量较小、自变量个数较多或者数据分布不均匀时，即使模型拟合得较好，R值也可能不高。此外，R值还容易受到异常值的影响。
因此，在实际应用中，我们需要结合其他指标来评价线性回归模型的好坏。例如，可以使用调整后的R平方（AdjustedR-squared）来考虑自变量个数对R值的影响。调整后的R平方等于未调整的R平方除以自变量个数加1的倒数。当自变量个数增加时，调整后的R平方会减小，从而避免了过拟合的问题。
此外，还可以使用F统计量来检验线性回归模型是否显著。F统计量表示模型解释因变量变异的能力与随机误差解释因变量变异的能力之比。如果F统计量大于临界值，则说明模型显著；反之则说明模型不显著。