方差、标准差、协方差、残差有何区别(
方差、标准差、协方差、残差有何区别??？
标准差s为方差的平方根假设另外一个样本为yi🐜🐬_——😼，i=1好了吧🤤🀄-|♠🌺！n,E(y)为样本的算术平均值🌟🦛——|🦜🦜，vyi=yi-E(y)为样本的残差协方差s(x,y)=∑vxi*vyi /(n-1)协方差用于衡量两个变量之间的关系🦕🌹|🦦，当两个变量完全独立🎗|——🎿，且样本数足够大时🧐🌸-😿，协方差为零🌓🦙——🐂。方差是协方差的特殊形式🦍_|🎯，即s(x,x)=s(x)😄--🐑。
标准差s为方差的平方根假设另外一个样本为yi😺——♥，i=1后面会介绍🐀🐯|🤑😙。n,E(y)为样本的算术平均值🤩🤗_——🍃🪡，vyi=yi-E(y)为样本的残差协方差s(x,y)=∑vxi*vyi /(n-1)协方差用于衡量两个变量之间的关系🦊-🐉😙，当两个变量完全独立🤩——_🎍🐷，且样本数足够大时🎏-🐀，协方差为零☁️——💀🥌。方差是协方差的特殊形式☹️🐙||*🎐，即s(x,x)=s(x)🐿😲_🌱。
标准差s为方差的平方根假设另外一个样本为yi🐜🐬_——😼，i=1好了吧🤤🀄-|♠🌺！n,E(y)为样本的算术平均值🌟🦛——|🦜🦜，vyi=yi-E(y)为样本的残差协方差s(x,y)=∑vxi*vyi /(n-1)协方差用于衡量两个变量之间的关系🦕🌹|🦦，当两个变量完全独立🎗|——🎿，且样本数足够大时🧐🌸-😿，协方差为零🌓🦙——🐂。方差是协方差的特殊形式🦍_|🎯，即s(x,x)=s(x)😄--🐑。
标准差s为方差的平方根假设另外一个样本为yi😺——♥，i=1后面会介绍🐀🐯|🤑😙。n,E(y)为样本的算术平均值🤩🤗_——🍃🪡，vyi=yi-E(y)为样本的残差协方差s(x,y)=∑vxi*vyi /(n-1)协方差用于衡量两个变量之间的关系🦊-🐉😙，当两个变量完全独立🤩——_🎍🐷，且样本数足够大时🎏-🐀，协方差为零☁️——💀🥌。方差是协方差的特殊形式☹️🐙||*🎐，即s(x,x)=s(x)🐿😲_🌱。
如果说方差是用来衡量一个样本中🌈🙈_🦈🐩，样本值的偏离程度的话🐘🐙|-🪆，协方差就是用来衡量两个样本之间的相关性有多少🐦🍀_🐕，也就是一个样本的值的偏离程度😪|——😬，会对另外一个样本的值偏离产生多大的影响🐃——_🐯🦁，协方差是可以用来计算相关系数的🍀-🐜🤭，相关系数P=Cov(a.b)/Sa*Sb, Cov(a.b)是协方差🦄🍁-⛳🌎，Sa Sb 分别是样本标准差🌳——-*🦄。..
当然很多情况下😰_👹🐚，我们只有x的近似值x0🎳|🦆🐍，所以残差是可以求得的🕊😐-🌾🐔，但是误差不能🦄————🧨😇。协方差（Covariance）😲-🏓😠，协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标🌹🏉——🐕🦺🐀，如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小🐊🌎_——🐍，那么这两个变量的协方差就是正值🛷_🌧，反之相反🐯😆-🐏，公式如下*🦜_🪡🌕：衡量两个连续变量之间的线性相关程度🦅|🦄🐟。当两个变量说完了🌴——_🦑。
dw检验结果怎么看?？
1🌴|-🐗🤓、参数显著性检验t检验对应的Prob🦟——-👹，若小于0.05则参数的显著性检验通过*-|🎍🐰，再看R方⛸🐃_——🌖，越接近1🦡😖-_😹🐚，拟合优度越高🪆🐅-🦇；F的P值🎍💥_——🐏，小于0.05的话模型才显著🐭🎑|🐗🦡，DW用来检验残差序列的相关性的😏——|🎐🤪，在2的附近🌛🐜__🎃🏓，说明残差序列不相关🌎|-🌤。2🐃🐨|-😟、标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的😞|_🦈🧿，越小越稳定🤢-_🌺😛，解释变量的估计值的T值是是什么🐡*|😿🌪。
先说第一个表格🐜🐀|-🕸😀：回归统计参数Multiple R 是线性回归的相关系数🐜🎈|——🦧*，相关系数是按积差方法计算🪰😦-🎗🐽，同样以两变量与各自平均值的离差为基础🎈🙀__🌺🐡，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度🤬_-😟🐽。计算公式🌧--😋：协方差/[根号D（X）根号D（Y） 🐽__🎏，其中协方差COV（X*🐖__🦕，Y）E([X-E(X)][Y-E(Y)])R Square 是说完了💥🏉_——🥎🐇。
数据分析干货集合贴:方差分析!知乎最全!?？
异方差性问题*--😓🎁。在计量经济学中😶--🐯🌤，一些情况下会出现异方差问题🐯😳||🐊，严重的异方差问题会影响模型估计和模型检验等🦚-🎳🐍，因而在OLS回归时需要对其进行检验🐺🪳————🦚，如果出现异方差问题需要进行对应处理🦩🎐_🙂。异方差性的检测方法🤬|🦡：残差图🐳-🦛。white检验🐬|💀😻。BP检验🐐🐯|_⚾🎄。异方差性处理方法🐙🌵_-🦖：对原数据做对数处理😊🦂——-🙃。使用Robust稳健标准误回归🪳——🐅🐾。FGLS后面会介绍🪴🥇——|🎿。
残差应符合模型的假设条件🐸😝|-🐽，且具有误差的一些性质🤯😒_-😓。利用残差所提供的信息💮_🌱，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析🤔😥-🐪。在回归分析中🌗——-🐕🦺☘，测定值与按回归方程预测的值之差*-☁️🎊，以δ表示😗🦘_|🐞。残差δ遵从正态分布N(0🐳👺-🦖，σ2)🦕||🎮。（δ-残差的均值）残差的标准差☄️🐁||😐🏅，称为标准化残差🏈_|🦕🦟，以δ*表示🦒——_💐。δ*遵从标准正等我继续说🪡|🐭。
方差分析小结?？
标准差为方差的正平均根值🏸🦉——|😫🌪，用以表示资料的变异度🎨-_🕊🐑。抽样分布的标准差又称为标准误🐞——🌹，它可以度量抽样分布的变异😓🧿_——🐷🔮。变异系数 标准差和观察值的单位相同🦌😨|——🐳⛸，表示一个样本的变异度😄🎍|_🌧，若比较两个样本的变异度🌒-——🃏😕，则因单位不同或均数不同😊🦃_😛😴，不能用标准差进行直接比较😘-_😍🧸。这时可以计算样本的标准差对均数的百分数😩_|😅，称为变异系数🎣🍀|🐯。
平方和在R语言中有着广泛的应用🧶🎎——_🐖，如计算平均值🧶🌵_🍄、方差🦊|-*、标准差♟😨——*🐌、协方差🐍_——🦩、相关系数等🐀|🙄🦒。在回归分析中*-🏒🦃，平方和也有着非常重要的作用🍁|_🤓。例如😳🐒_|😬，在简单线性回归中👻|🙃🏐，我们可以使用残差平方和来评估模型的拟合度以及预测的精度🐦|_😍🌙。在多元线性回归中*|——🦈，我们也可以使用多元残差平方和来评估模型的拟合度🌻😍__*🕷。总之🐝🦃——_🐅🦄，平方和是R到此结束了？🤿|_🦚。