1、定义:数据分别与其平均数的差的平方和的平均数,由“D”表示。 2、意义:用于度量随机变量与数学期望(即均值)之间的偏离程度。 3、公式如下: 二、标准差 又名:均方差,用“σ”表示。 公式如下: 三、平方差...
一、方差
1、定义:数据分别与其平均数的差的平方和的平均数,由“D”表示。
2、意义:用于度量随机变量与数学期望(即均值)之间的偏离程度。
3、公式如下:
二、标准差
又名:均方差,用“σ”表示。
公式如下:
三、平方差
四、残差
在实际数理统计中,观测值和估计值(拟合值)之间的差。
栗子:二维空间中,10个点拟合出一条直线方程,其中一个点的坐标为(X,Y),将该点的X代入
拟合得到的方程中,得到拟合值为Y0,则残差为Y - Y0.
反应的是数据的离散程度以及收敛性,越大则数据离散程度越大、越不收敛。
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下面这张图是一个简单的线性回归模型,图中标注了每个样本点预测值与真实值的残差。...解析:SSE 是平方误差之和(Sum of Squared Error),SSE = (-0.2)^2 + (0.4)^2 + (-0.8)^2 + (1.3)^2 + (-0.7)^2 = 3.02...
下面这张图是一个简单的线性回归模型,图中标注了每个样本点预测值与真实值的残差。计算 SSE 为多少?
A. 3.02
B. 0.75
C. 1.01
D. 0.604
答案:A
解析:SSE 是平方误差之和(Sum of Squared Error),SSE = (-0.2)^2 + (0.4)^2 + (-0.8)^2 + (1.3)^2 + (-0.7)^2 = 3.02
Residual残差项,对应为残差平方和、残差自由度和残差均方和: R-squared为决定系数: Adj R-squared为调整自由度后的决定系数: Total为残差均方和的根号; Coef回归系