正确答案是：A: 改进对于拟合度的低估。

### 专业分析

在统计学中，R方（R²）是一个用于评估线性回归模型拟合优度的指标。它反映了自变量能够解释因变量变异的程度，其取值范围从0到1，值越大说明模型解释力越强。然而，当增加自变量时，R方值总是会增加，即使增加的变量对模型没有实际的改善。这就导致了R方可能会高估模型的拟合优度。

为了解决这个问题，引入了修正的R方（Adjusted R²），它调整了R方值以考虑模型中变量的数量，提供了对模型拟合度更准确的评估。具体来说，修正的R方修正了由于增加无用自变量导致的R方的偏高现象，因此：

- **修正的R方对拟合度的低估进行了改进**：当引入新的自变量时，修正的R方只有在这些变量实际改善模型拟合优度时才会增加。否则，它可能会减少。这使得它在比较不同数量自变量的模型时更为可靠。

总结一下，修正的R方在于解决R方对于模型拟合度的高估，保证评估的准确性。