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残差平方和怎么计算?
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。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。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。
扩展资料
解释变量与残差平方和
残差平方和RSS具有以下性质:
性质1只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等,其决定系数为0。
性质2增加解释变量必然导致RSS减小。因此,如果想降低RSS,只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。
性质3包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时,RSS为0,决定系数为1。
F检验和t检验之间的关系
在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验,也可以进行单侧检验。而F检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的P值相同。
公式概念
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为残差,把每个残差平方之后加起来 称为残差平方和,它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。
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