加载中…残差平方和
(2024-08-21 09:28:43)
标签：
图片教育文化 |
分类： 教育理论 |
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将每一个数据点横坐标找出，将横坐标代入回归模型方程，计算出理论纵坐标值。
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2
将数据点的纵坐标减去计算出的、对应的理论纵坐标值，得到两者之差。
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3
计算两者之差的平方，并将所有平方相加，最后结果即为残差平方和。
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。
残差平方和显然是越小越好，因为残差就相当于所有点的误差的平方和。在统计学中，拟合优度是用来衡量模型对数据的拟合程度。当我们说“残差平方和越小拟合效果越好”，这是因为在回归分析中，残差平方和（SSE）是一个重要的指标，它表示模型预测值与实际观测值之间的差异。残差平方和越小，说明模型的预测精度越高，拟合效果也就越好。残差平方和越小，说明模型能够更好地解释数据中的变化，从而提高拟合效果。
虽然残差平方和是衡量拟合优度的重要指标，但它并不是唯一的指标。在某些情况下，人们还会使用相关指数R²或者其他指标来评估模型的拟合效果。例如，相关指数R²可以反映出自变量对于因变量的解释程度，从而捕捉到一定的数据分布规律。在实际应用中，我们还需要综合考虑其他指标，如相关指数R²等，来全面评估模型的性能。
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