残差平方和离差平方和误差平方和
离差平方和怎么求??？
1🤔😕——🦋、将每一个数据点横坐标找出*❄🕊——_🐦，将横坐标代入回归模型方程🐽|——*，计算出理论纵坐标值👿||🌷🐫。2😇😤_|🙂、将数据点的纵坐标减去计算出的⭐️——🧧、对应的理论纵坐标值🏉🐌——|🦣，得到两者之差🪀|🐚。3🌛🐩-🦙🙊、计算两者之差的平方🐉🏵——😗，并将所有平方相加*☀️|-🦉，最后结果即为残差平方和😭|——🦜🍀。
RSS: Residual Sum of Squares 残差平方和🤩🐕-⛸：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🪰🎏-——🌓🌥。用解析表达式逼近离散数据的一种方法🎍🐈-🦫。TSS: Total Sum of Squares 总离差平方和/总平方和🌴|-🐷：反映全部数据误差大小的平方和🌴🌝——🐪🌼。ESS: Explained Sum of Squares 回归平方和/解到此结束了？🐦🐜-_☹️🐵。
1🤔😕——🦋、将每一个数据点横坐标找出*❄🕊——_🐦，将横坐标代入回归模型方程🐽|——*，计算出理论纵坐标值👿||🌷🐫。2😇😤_|🙂、将数据点的纵坐标减去计算出的⭐️——🧧、对应的理论纵坐标值🏉🐌——|🦣，得到两者之差🪀|🐚。3🌛🐩-🦙🙊、计算两者之差的平方🐉🏵——😗，并将所有平方相加*☀️|-🦉，最后结果即为残差平方和😭|——🦜🍀。
RSS: Residual Sum of Squares 残差平方和🤩🐕-⛸：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🪰🎏-——🌓🌥。用解析表达式逼近离散数据的一种方法🎍🐈-🦫。TSS: Total Sum of Squares 总离差平方和/总平方和🌴|-🐷：反映全部数据误差大小的平方和🌴🌝——🐪🌼。ESS: Explained Sum of Squares 回归平方和/解到此结束了？🐦🐜-_☹️🐵。
SSR（regression sum of squares）为回归平方和🐯_🎳，SSE（error sum of squares）为残差平方和🦜🃏——🎭🎉。回归平方和ESS是总偏差平方和（总离差平方和）TSS与残差平方和之差RSS🦉🦂——🧧，ESS= TSS-RSS🐁_|🌳🌿。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是什么🌝😮-*❄。
SSE是误差项平方和🦗_-🦋*，反映误差情况🌈🌓|——🕹🏅，RSS 反映的也是误差项情况·🎴————😤🕸；都是一样的意思*——😃。残差平方和是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😹|——🐀。用解析表达式逼近离散数据的一种方法✨_|🌱。为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少🦛——|🐹🏆，统计学上把数据点与它在回归直线上说完了🦁🌲——🎃🤡。
统计中的 SSR SST SSE 都是什么意思啊?？
SSE😆🌲|_😚😕：残差平方和SSR🌼🦡——🐓：回归平方和SST🐨|🍀：离差平方和可以参考博客🌎😆-——💐🦉：参数误差统计♥*|😤*：SSE🙈😑--🐜、SSR🦟🙀__🖼、SST🌷_——🐪🐫、R_square
实验值yi与按回归线预测的值Yi并不一定完全一致💐——🌦🐈⬛。2🃏|-🐕🦺☹️、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🦉🌘——🦦*。3🤩😖_——🐈、总体平方和是被解释变量Y的观测值与其平均值的离差平方和（总平方和）说明Y 的总变动程度）..
残差平方和、回归平方和、总平方和之间的区别是什么??？
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🥋🌳_🕷🥏。所以对于模型来讲肯定是能用回归直线解释的变差说完了😌🌲_——🍂🎁。
不一样😩😈_——🪆。离差平方和用于描述两组数据之间的差异*——_🦚😛，而残差平方和则是在回归分析中使用的概念🦌🦖|🎐🐥，用于衡量模型预测值与实际观测值之间的差异🦔-🐭😅，所以离差平方和和残差平方和是不一样的🙁__😫🐕🦺。
这是离差平方和??？
不是🐿-🦋🥀，为剩余平方和（残差平方和🙉🦗_🪀🤭：为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少🍂_-🐔，统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称残差🪰——|🏈🐱，把每个残差的平方后加起来称为残差平方和🤐-😭，它表示随机误差的效应）离差平方和是各项与平均项之差的平方的总和在统计学中🎟⛈-🐤，线性回归里🥅--👹，总离差平方和=回归平方好了吧🌚🐄_——🐑！
计算离差平方和的方法是🏏🐷-_🐯🧸，先计算每个观测值与预测值之间的差距（也称为残差）🌜🌻-😞*，然后将这些差距的平方加起来🎱-|🐪🐌。对于有n 个观测值的数据集🕸_🐌🐯，离差平方和的计算公式如下♣🦖——🦈😼：SSE = Σ(yᵢ - ȳ)²其中🎳|——🐥*，yᵢ 是第i 个观测值🐣🦒|🐡😙，#563; 是所有观测值的平均值🦕👹_🐅。Σ符号表示对所有好了吧👽🌴——😞🐇！