残差平方和是指

残差平方和是指

什么是残差平方和??？
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🦣-🪴。用解析表达式逼近离散数据的一种方法🐅_⛳🌎。残差平方和RSS具有以下性质只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等🏏🎖-🐔，其决定系数为0🤧_🤧🌞。增加解释变量必然导致RSS等会说🦇--🤕♟。
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😼🎴-|😴。所以对于好了吧😙__🕷！
如何理解残差平方和的含义??？
残差平方和是在统计学和回归分析中常用的一个概念🐽——*🌸。它表示模型预测值与观测值之间的差异🙉🐍_🌥，即残差的平方的总和🐟-_🦂🐊。理解残差平方和的含义有助于评估模型拟合的好坏以及对数据的解释程度🦙|😘🌟。1. 模型拟合度😄🐯_——😂：残差平方和越小🌱🌛|_🦔🤪，表示模型对观测数据的拟合越好🌓😝-🌩。在回归分析中🐽😴|-🐞🦊，我们希望模型的预测值尽量接近实际观测值还有呢？
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🤗😸——🪆。误差平方和又称残差平方和🐓_🦗、组内平方和等🥅😲——-🎃，根据n个观察值拟合适当的模型后🙊——☺️，余下未能拟合部份(ei=yi一y平均)称为残差🎃🎇-|😞🤗，其中y平均表示n个观察值的平均值👹|-🪴，所有n个残差平方之和称误差平方和🐐🐙-🐆✨。
为什么说残差平方和越小拟合效果越好呢??？
1🐑🐪——_🐃🌚、残差平方和是指在线性回归中😊😎--🐆😩，实际值与预测值之间的差的平方和🐝||🌾。残差平方和越小🐒|——🏵*，就说明了模型的拟合效果越好*🦁|-🐂。拟合函数f（x）能够完美地描述数据点之间的关系🌺🐔_😹🕷，残差平方和就会等于0👻🦀__🌦，拟合函数与数据点完全重合🐝😧||🪢，呈现出的效果就越好🦏|🌵🌳。2🦌🖼——-🦒、残差平方和越小⛅️🪀——_😥，拟合的函数也越稳定🖼🏈_🤠🐅。而如果残差平方和较到此结束了？🦅——🐝。
把每个残差平方之后加起来称为残差平方和🤠|😩😰，它表示随机误差的效应🥌🪄_-🏑🌔。如图所示🐿——🐬，每一点y的估计值与实际值之差的平方之和称为残差平方和🥍🎁-🌱，而y的实际值和平均值的差的平方之和称为总平方和🐡🎊_🐄。简单来说🐏🌾————🦂🍀，一组数据的残差平方和越小🍃——🐳🎭，其拟合程度越好🦗🎱————🥏🐫。
残差平方和占总平方和的比例称为?？
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🍁🐚-🎈🐥，以表示坐标之间函式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🙈|🎱。在科学实验或社会活动中😥🌓--🐺😀，通过实验或观测得到变数x与y的一组数据对(xe🐈‍⬛🐓_——🌪，ye)（e=1😤||🧵，2🐿|🦅🐃，…#601;）🐨--🦍🌿，其中各xe是彼此不是什么🌷——🙊🏓。
1🕷🌳|🐍😇、回归是方法🏐-😣，残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差⛳————🐔🦟，平方和有很多个🤫——🌩🐟，不同的平方和的意思不一样🐲|-*🦢，与样本量及模型中自变量的个数有关🧸_😅，样本量越大☘️🧸-——🐰🦙，相应变异就越大2🐨🐈|-🦍、df是自由度🎫🎄-🌝🐰，是自由取值的变量个数3🐅|_🌑、均方指的是一组数的平方和的平均值🐹|🎃，在统计学中🦛_🌹🦍，表示离差平方和等我继续说🐁__🐅。

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