1樓：網友
殘差平方和：為了明確解釋變數和隨機誤差各產生的效應是多少，統計學上把資料點與它在迴歸直線上相應位置的差異 稱殘差，把每個殘差的平方後加起來 稱為殘差平方和，它表示隨機誤差的效應。
迴歸平方和。
總偏差平方和=迴歸平方和 + 殘差平方和。
殘差平方和與總平方和的比值越小，判定係數 r2 的值就越大。
總偏差平方和,迴歸平方和，殘差平方和以及他們三個的等式的統計含義是什麼
2樓：網友
第乙個平方和衡量的是被解釋變數(y)波動的程度或不確定性的程度。
第二個平方和衡量的是被解釋變數(y)不確定性程度中能被解釋變數(x)解釋的部分。
第三個平方和衡量的是被解釋變數(y)不確定性程度中不能被解釋變數(x)解釋的部分。
3樓：昱衲槐
瞭解運用就好了吧 當然除非你想深究。。。
統計學裡r^2表示什麼
4樓：vv_周淼
決定係數。
定義：反應因變數的全部變異能通過迴歸關係被自變數解釋的比例。如r平方為，則表示迴歸關係可以解釋因變數80%的變異。換句話說，如果我們能控制自變數不變，則因變數的變異程度會減少80%
1、在統計學中，r平方值的計算方法如下：
r平方值=迴歸平方和(ssreg)/總平方和(sstotal)
其中迴歸平方和=總平方和-殘差平方和(ssresid)
2、總平方和：const引數為true的情況下，總平方和=y的實際值與平均值的平方差之和；const引數為false的情況下，總平方和=y的實際值的平方和。
殘差平方和：殘差平方和=y的估計值與y的實際值的平方差之和。
3、分析中，可以使用rsq函式計算r平方值。將源資料中的y軸資料和x軸資料分別代入，就可以求得其「線性」趨勢線的r平方值。
4、r^2的特點：（1）可決係數是非負的統計量。
2）可決係數的取值範圍：0<=r^2<=1
3）可決係數是樣本觀測值的函式，可決係數r^2是隨機抽樣而變動的隨機變數。為此，對可決係數的統計可靠性也應進行檢驗。
為什麼很多人稱sse為殘差平方和？而我的計量經濟學書上的殘差平方和卻是rss (residual sum of squares)？
5樓：就是偉豪君
sse是誤差項平方和，反映誤差情況，rss 反映的也是誤差項情況·；都是一樣的意思。
殘差平方和是用連續曲線近似地刻畫或比擬平面上離散點組，以表示座標之間函式關係的一種資料處理方法。用解析表示式逼近離散資料的一種方法。
為了明確解釋變數和隨機誤差各產生的效應是多少，統計學上把資料點與它在迴歸直線上相應位置的差異稱為殘差，把每個殘差平方之後加起來 稱為殘差平方和，它表示隨機誤差的效應。
每一點y的估計值與實際值之差的平方之和稱為殘差平方和，而y的實際值和平均值的差的平方之和稱為總平方和；簡單來說，一組資料的殘差平方和越小，其擬合程度越好。
有許多衡量擬合優度的標準，最常用的一種做法是選擇引數c使得擬合模型與實際觀測值在各點的殘差(或離差) ek=yk－f(xk，c)的 加權平方和達到最小，此時所求曲線稱作在加權最小二乘意義下對資料的擬合曲線。
6樓：叄不知先生
殘差平方。
和：sse（sum of squares for error） = rss (residual sum of squares)
迴歸平方和：ssr(sum of squares for regression) = ess (explained sum of squares)
總離差平方和：sst(sum of squares for total) = tss(total sum of squares)
sse+ssr=sst rss+ess=tss懂否？
7樓：包治百病工作室
rss=sse當rss是residual sum of squares，rss也可以是regression sum of squares迴歸平方和。
8樓：封紫漠
sse（sum of squares for error）是誤差項平方和，反映誤差情況，rss (residual sum of squares)反映的也是誤差項情況···公式都是一樣的···
spss軟體的線性迴歸分析中，輸出了乙個anova表，表中的迴歸、殘差、平方和、df、均方、f、sig分別代表什麼
9樓：d塵封de青春
1、迴歸是方法，殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值(擬合值)之間的差，平方和有很多個，不同的平方和的意思不一樣，與樣本量及模型中自變數的個數有關，樣本量越大，相應變異就越大。
2、df是自由度，是自由取值的變數個數。
3、均方指的是一組數的平方和的平均值，在統計學中，表示離差平方和與自由度之比。
4、f是f分佈的統計量，用於檢驗該回歸方程是否有意義。
10樓：水瓶一頭老母豬
1、迴歸是方法，殘差是實測與預計值的差值，平方和有很多個，不同的平方和的意思不一樣，與樣本量及模型中自變數的個數有關，樣本量越大，相應變異就越大。
2、df是自由度，是自由取值的變數個數。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分佈的統計量，用於檢驗該回歸方程是否有意義。
11樓：59分粑粑
分別代表的意思如下：
1、迴歸是方法，殘差是測量值與預期值之間的差，平方和有很多個，不同的平方和具有不同的含義，與樣本量和模型中自變數的數量有關，樣本量越大，相應的變化越大。
2、df是自由度，是具有自由值的變數的數量。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分佈的統計量，用於檢驗迴歸方程是否有意義。
如何用計算器計算迴歸平方和與殘差平方和
12樓：愛不重要啦啦啦
雖然計算器沒有直接求ssr和sse的選項，但是我們可以藉助判定係數r^2間接求解。因為判定係數r^2=ssr/sst=1-sse/sst,所以移項得ssr=r^2*sst；sse=（1-r^2)*sst，其中sst可以通過樣本方差s^2*(n-1)或者總體方差乘以樣本量n求出。
13樓：網友
計算器沒有那麼高階吧，科學計算器說明書裡好像可以做乙個簡單的方均差，但是你說的那個還是按公式一步步走吧。
統計學裡面r平方是什麼?
14樓：網友
在統計學中對變數進行線性迴歸分析，採用最小二乘法進行引數估計時，r平方為迴歸平方和與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由迴歸平方和解釋的比。
這一比例越大越好，模型越精確，迴歸效果越顯著。r平方介於0~1之間，越接近1，迴歸擬合效果越好，一般認為超過的模型擬合優度比較高。
15樓：般若紫丁
r*r是可決係數，詳細參考鏈結。
excel不知道有沒有統計分析功能，有的話在對話方塊裡選中可決係數這一項就能直接做出結果。一般我們都是用統計軟體分析。
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