在回归分析中残差平方和SSE反映了y的总变差中。

在回归分析中残差平方和SSE反映了y的总变差中。

什么是总变差?回归变差和剩余变差??？
回归变差反映的是在y的总变差中🌥-🎀🌿，由x和y的直线回归关系而引起的y的变化部分🦁🐐|-🌻🥏；剩余变差(残差平方和):在回归模型中😹——🌎，因变量的观测值与估计值之差的平方和🌝-😋，不能由解释变量所解释的部分变差🐒🐨————🪄🦏。剩余变差反映的是除了x对y的直线回归关系影响之外的其他一切因素对y的影响部分🤒——_😗。【..
残差平方和是指被解释变量观测值总变差的大小🧩_*：被解释变量观测值与估计值之间的变差🥎🌎——😞🦅、被解释变量观测值总变差中未被列入模型的解释变量解释的那部分变差残差平方和是在线性模型中衡量模型拟合程度的一个量🎴-*🐺，用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组🦑🐄_🧐🐋，以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法🐂|😕。用解析表等会说🎀🦘||🍁。
什么是残差平方和,回归平方和,解释平方和??？
反映了数据的总变异*🪲-|🤕。此外🦊|-😿🦨，还有一个重要的概念是解释平方和（Sum of Squares Explained🙉😹|🦄，SSE）🦭🌺-🐍，它表示回归模型对观测值变异的解释能力🧐🐵_🙀🦠，计算方法为回归平方和减去残差平方和（SSE = SST - SSR）🌺🥉-🐗🤡。这些统计量在回归分析中非常重要🐆☹️|-🎲，可以用于计算R方（决定系数）🐿_🎭*，从而评估回归模型的拟合优度😤🌪——⚾🐷。
指的是各实际观测点与回归值的残差平方和♠*--♦🌸，它是指除了x对y的线性影响之外的其它因素引起的y的变化部分💥——*，是不能用回归直线来解释yi的变差部分🌴🐸——_🐀。所以称为残差平方和⚡️_🦀🌪，简称SSE🦟——🦠🐓。可以看作是由于自变量x的变化引起的y的变化部分⛸-——🥊，是可以用回归直线来解释yi的变差部分🌩🥀-🌸。简称SSR🎭🦉_🪆。所以SST=SSR+SSE🌨__⛈。所以对于还有呢？
残差平方和,总体平方和是什么意思??？
又称作总变差(Total variation)🤧🐏_|🕷🥊。已解释离差的平方和🏉*——🌸，简称回归平方和🐒_🧸🕊，用SSR表示🐺||🌷，又称作已解释变差(Explained variation)🐿——😭🌴。未解释离差的平方和🐽——😦🤨，简称误差平方和🍂🐍-🐪，用SSE表示🌍*——🐳，又称作未解释变差(Unexplained variation)🐾🥎|——🐰。可以证明😢-——🦄🤫，由总离差的分解公式能推出总变差的分解公式😑|-☄️：🎃🐳-🐃，或🐪🍃_*：SST=SSR+SSE 到此结束了？🐪💥--😜。
左边称为总平方和SST*🎑|-🐾，它可以分解为两部分指的是各实际观测点与回归值的残差平方和🐰-🦒🍂，它是指除了x对y的线性影响之外的其它因素引起的y的变化部分🦈——🦫，是不能用回归直线来解释yi的变差部分🏏|🤓🦂。所以称为残差平方和🐩-——⛳🐒，简称SSE🐟🏐——🎄⚾。可以看作是由于自变量x的变化引起的y的变化部分*-🌦，是可以用回归直线来解释yi的变差到此结束了？🦬🦃——-🎎🪆。
【211】拟合优度检验?？
总变差分解在模型中🦗🐽-🤓🤖，总变差被分为三个部分🧩-_🐑：回归平方和ESS（解释变差）🤮🧸_|🧸、残差平方和RSS（未被解释变差）*🎱_——🦊。ESS反映了变量之间线性关系的影响力🤥_🥎，而RSS则体现了随机因素的作用🍀-_🦩☄️。统计量的自由度🤯|-🎿，如样本均值和方差🤡——-🌟*，其自由度计算至关重要🎋🌘——-😴🐬，它体现了观测值的灵活性🐱_——🕸。决定系数的内涵多重决定系数✨🪄-*，即决定希望你能满意🌕🐩|😵。
总变差平方和S总是各个观察值与样本均值之差的平方和🃏|_🌩，反映了全部数据之间的差异😽|-⚡️；残差平方和S残是总变差平方和中未被回归方程解释的部分🌈🕊_🤖，由解释变量x1,x2……xk中未包含的一切因素对被解释变量y的影响而造成的*🤡-_🐲；回归平方和S回是总变差平方和中由回归方程解释的部分😊_|🎯🌺。对于一个好的回归模型🐇🦌——|🤢🕹，它应该较好地拟合样本好了吧*😨——🐿🐐！

猜你感兴趣： 在回归分析中残差平方和sse反映了y的总变差中   在回归分析中残差平方和sse反映了y的总变差中的什么   在回归分析中,残差平方和(sse)反映了y的总变异中   在回归分析中残差的计算公式为   在回归分析中可用残差平方和判断模型的拟合效果   回归分析中的残差是   回归方程残差平方和   回归方程中残差   回归分析中残差的方差怎么求   回归分析残差平方和怎么计算