残差平方和反映了y的总变差中
残差平方和SSE反映了的总变差中( -
正确答案：除了x对y的线性影响之外的其他因素对变差的影响，
残差平方和是指被解释变量观测值总变差的大小：被解释变量观测值与估计值之间的变差、被解释变量观测值总变差中未被列入模型的解释变量解释的那部分变差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。用解析表希望你能满意。
正确答案：除了x对y的线性影响之外的其他因素对变差的影响，
残差平方和是指被解释变量观测值总变差的大小：被解释变量观测值与估计值之间的变差、被解释变量观测值总变差中未被列入模型的解释变量解释的那部分变差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。用解析表希望你能满意。
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好了吧！
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（Sum of Squares of Residuals，SSR）是回归模型中用来衡量实际观测值与回归模型预测值之间差异的一个统计量。它表示了模型无法解释的部分，即残差的总平方和。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。两者的区别说完了。
残差平方和,总体平方和是什么意思? -
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后面会介绍。
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的变差好了吧！
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，是可以用回归希望你能满意。
多重判定系数的增加或减少取决于一个因变量与多个自变量之间的数量依存关系。多重判定系数（multiple coefficient of determination）：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，反映了因变量y的变差中被估计的回归方程所解释的比例。多重判定系数= 0.797604=后面会介绍。