为什么总平方和=残差平方和+回归平方和(
总偏差平方和,回归平方和 ,残差平方和这三者的关系是什么 -
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。第一个平方和衡量的是被解释变量（Y）波动的程度或不确定性的程度。第二个平方和衡量的是被解释变量（Y）不确定性程度中能被解释变量（X）解释的部分。第三个平方和衡量的是被解释变量（Y）不确定性希望你能满意。
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的变差后面会介绍。
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。第一个平方和衡量的是被解释变量（Y）波动的程度或不确定性的程度。第二个平方和衡量的是被解释变量（Y）不确定性程度中能被解释变量（X）解释的部分。第三个平方和衡量的是被解释变量（Y）不确定性希望你能满意。
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的变差后面会介绍。
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。回归平方和总偏差平方和=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。
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位置的差异称为残差，把每个残差平方之后加起来称为残差平方和，表示随机误差的效应。一组数据的残差平方和越小，其拟合程度越好。总离差的平方和等我继续说。
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）：它是各观测值说完了。
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拟平面上离散点组，以表示坐标之间函数关系的一种数据后面会介绍。
r平方是什么意思? -
1，在统计学中，R平方值的计算方法如下：R平方值=回归平方和(ssreg)/总平方和(sstotal)其中回归平方和=总平方和-残差平方和(ssresid)2，以上几个名词解释如下：总平方和：Const参数为True的情况下，总平方和=y的实际值与平均值的平方差之和；Const参数为False的情况下，总平方和=y的实际值的平方说完了。
回归平方和占总误差平方和的比例。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。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等会说。
残差平方和和回归平方和的关系 -
相互补充。残差平方和（RSS）和回归平方和（ESS）的关系是相互补充的。回归平方和表示模型解释的变异，而残差平方和表示模型未能解释的变异。残差平方和等于回归平方和减去误差平方和。通过对比这两个值，可以评估模型的拟合效果以及自变量对因变量的影响是否显著。
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。