残差平方和反映了y的总变差中。

残差平方和反映了y的总变差中。

回归变差和残差的区别?？
因变量y的总变差反映的是各观察值与其平均数离差的平方和🪄——🐥；回归变差(回归平方和):在回归模型中🐈‍⬛🦥_|🐱🎮，因变量的估计值与其均值的离差平方和🙁🦧|😢*，就是由解释变量解释的变差🏉😉_🦮🦟。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等会说*————🥎。
回归平方和🐌🐕——🙂：ESS🐅🌷|_🦙🌹，残差平方和🏸🐘——|😮：RSS*|-🥉🌷，总体平方和🦄🏓|-🦋：TSS🦑🐟--🧵。1☄️_|😠、回归平方和🐡————🦂，是反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和🎟|🦊🦕。用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时🧶|——🐇💀，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还有呢？
什么是TSS和ESS??？
回归平方和ESS🐆🪀|🐈，残差平方和RSS👻|🐄🐏，总体平方和TSS 总变差 （TSS）🐚_|🐰🌴：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）解释了的变差 （ESS）😶|🥊🐘：被解释变量Y的估计值与其平均值的离差平方和（回归平方和）剩余平方和 （RSS）🧿🎋|🐃🐉：被解释变量观测值与估计值之差的平希望你能满意🕊_|🐚☘️。
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🦉🦕_🌾🙊。残差平方和计算公式是😠😟|🦭：总偏差平方和=回归平方和+残差平方和🕷|🦀🪱。残差平方和与总平方和的比值越小🪅——🌾，判定系数r2的值就越大🪴-😸。统计学上把数据点与在回归直线上相应还有呢？
什么是残差平方和,回归平方和,解释平方和??？
回归平方和（Sum of Squares Total🧶😄-——🦗🦌，SST）是所有观测值与它们的平均值之间的差异的总和的平方和🌲*|🙄🦧，也可以看作是总变差😠——_🦎🐽。两者的区别在于计算对象不同🪴🏅|🎣🌔：1🦙————🦠☀️、残差平方和（SSR）🦀|——🎨：它是各观测值与回归模型的预测值之间的误差的平方和🕷_🎨，反映了回归模型不能完全解释的变异🦎💐|😒。2🐝__😆🎋、回归平方和（SST）🌷🌥-😛：它是各观测值有帮助请点赞🐫🕸_——⛸🌱。
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🦁🏏————🐌🐓。所以对于等我继续说🦂_|🦚。
怎么算回归平方和和残差平方和??？
从图片可以看出🎿-🪰*：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😊——*，是可以用回归后面会介绍🏏|-🏸🦚。
当增加自变量时🤫🌴-🦝，会使预测误差变得比较小🎲_👹⛳，从而减少残差平方🐀🦬|😌。多重判定系数是多元回归中的回归平方和占总平方和的比例🤮😢-_🌻，它是度量多元回归方程拟合程度的一个统计量😴🐓-🌎，反映了在因变量y的变差中被估计的回归方程所解释的比例😿🐊——😮。在简单线性回归那里🐐🌷——🐣，我们采用了可称之为简单判定系数的r2来评价估计回归方程对后面会介绍😖-|🎉♠。

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