XAFS拟合接收实验谱和模型谱之间的逐点差值。吸收谱完成背景扣除和归一化后，边后振荡写成χ(k)；傅里叶变换生成R 空间实部、虚部和模值。拟合程序用散射路径生成模型谱，每个采样点都留下一个残差。
残差数组包含 k 范围、k 加权、窗函数、R 空间选区和路径相位带来的差值。高 k 区的噪声会放大，R 空间窗口变窄会减少拟合所含独立信息量，同一组参数在不同窗口下会得到不同残差数组。窗口和权重改变残差数组。
残差带有数据处理痕迹。E0 位置会改变 k 坐标，Rbkg会改变背景扣除后的振荡包络，k2 或 k3 加权会提高高 k 区的权重。R 因子、χ²和约化χ²都从残差数组生成。
拟合表中的 N、R、σ2、ΔE0仍有物理范围，参数相关性会改变误差条。谱线差值和参数状态写在拟合输出里，一条拟合曲线贴近实验曲线，只对应残差幅度较小。误差条随参数相关性改变。
R因子把残差平方和放到实验谱强度尺度下比较，得到一个相对比例。模型谱越贴近实验谱，R 因子越小。同一数据窗口内的候选模型，能够用这个数值比较残差比例。候选模型保留相同窗口。
强峰区域和主要振荡包络会主导 R 因子的大小，微弱肩峰、高 k 噪声和局部相位偏差占的份额较小。低 R 因子对应较小相对残差；配位模型还受路径列表和参数范围限制。路径列表限制配位归属。
R 因子的比较对象很窄。两个模型使用相同的k 范围、R 范围、k 加权和误差设定时，R 因子比较残差比例；窗口改变后，分母中的谱强度和分子中的残差数组一起改变。跨文章数值包含处理条件差异。
第一壳峰位置错开、k 空间振荡相位持续偏移、主峰包络无法重合时，R 因子会上升。局域结构模型、拟合窗口和路径列表共同塑造这个比例。
χ²把每个点的残差平方累加，并把误差或权重写进计算。若残差写成 ri，误差估计写成 εi，χ²对应Σ(ri/εi)2。相同谱线差值在低噪声数据里会带来较高 χ²。低噪声数据放大这类差值。
噪声估计越小，残差被放大得越多；权重设定越集中，局部区域对总 χ² 的贡献越高。χ²记录带权残差平方，峰形相似程度由曲线包络另行呈现。曲线包络保留峰形差异。
χ²还会受到数据点定义影响。XAFS 数据能在很密的k 网格上采样，傅里叶变换后也能生成大量 R 空间点；其中只有一部分对应独立信息。Δk 和 ΔR决定独立点数。独立点数限定参数容量。
χ²偏大常见来源包括噪声估计偏低、背景扣除残留、路径模型缺项、E0 漂移和多位点平均。参数给出漂亮数值时，χ²仍保留残差在全窗口内的平方累计。
约化χ²把 χ²除以自由度。自由度来自独立信息量和可调参数数目的差值，XAFS 里常用Nind≈2ΔkΔR/π+1估算独立点数。Δk、ΔR 和变量数量一起决定分母。
参数数量差异会改写约化χ²。一个模型加入更多路径、更多 ΔR、更多 σ2 或更多 ΔE0 后，χ²会下降；自由度随之变少。变量堆叠造成的残差下降会消耗独立点数。独立点数随变量数量被消耗。
约化χ²异常低常对应误差估计偏大、数据点相关性过强或参数数量偏多。约化χ²异常高常对应模型缺少壳层、噪声估计偏低或数据处理窗口包含未建模特征。低 R 因子和异常约化χ²会一起出现。
N、R、σ2 和 ΔE0彼此相关时，增加一个变量会改变其他变量的不确定度。参数消耗写入约化χ²，参数表保留 Nind、变量数和拟合窗口。拟合窗口保留 Nind 和变量数。
R 因子记录相对残差比例，χ²记录带权残差平方，约化χ²记录自由度修正后的残差强度。三者从同一残差数组切出三种坐标。
低 R 因子配上漂移参数，常见于过宽窗口、路径遗漏或多位点平均。χ²偏高配上肉眼贴合的曲线，常来自噪声估计和权重设置。约化χ²偏低配上大量变量，常来自参数数目接近独立点数。参数数目贴近独立点数时误差条变宽。
拟合表中，R 因子用于同一窗口内比较候选模型；χ²用于核对残差和噪声权重；约化χ²用于核对变量数量是否吞掉自由度。Nind、Nvarys、χ²和约化χ²同步列在拟合表里。拟合表保留统计字段。
配位数改变、键长收缩、σ2增大和 ΔE0偏移分别对应吸收原子附近的壳层数量、距离分布和能量参照。路径振幅变化对应散射强度，统计量只记录模型和谱线之间的差值。
