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。在科学实验或社会活动中，通过实验或观测得到变量x与y的一组数据对(xₑ，yₑ)（e=1，2，…ə），其中各x 残差平方和とはその名の通り、（データ－平均値）の 2 乗の総和である。分散を求めた後はその平方根を求めるだけで、標準偏差が求まる。 分散を求めた後はその平方根を求めるだけで、標準偏差が求まる。 「平方和」の部分には29‐2章の「一元配置分散分析の流れ1」で算出したズレの二乗和の値が入ります。「要因」には3. 「要因」には3. の「データ全体の平均値からの因子の各水準の平均値のズレ（1108.25）」を、「残差」には4. 目安時間：10分. 例題集. 例題集のデータにおいて残差平方和をExcelで計算する。. a と b を入力すると自動的に（式04-02）と（式04-04）を計算するようなシートを作る。. 作成手順. 残差を2乗（2乗の計算方法：= (セル番地)^2）して、残差平方を作る。. すべての 残差 = 观测值 - 预测值. 了解回归模型对数据集的拟合程度的一种方法是计算残差平方和，计算公式如下：. 残差平方和 = Σ (e i ) 2. 金子：. Σ ：希腊符号，意思是"和". e i : 第 i个残基. 值越低，模型越适合数据集。. 本教程提供了在 Excel 中计算简单线性回归 不过, 对于比较在*同一组样本上*建立的*不同模型*的拟合效果时, 残差平方和(sse)与r²有一定的反向相关关系(公式见后): 残差平方和(sse)越小的模型也就会对应着r²越大的模型. 不过更常用的回归评价指标是将其均值后的均方误差(mse), 或者均方根误差(rmse). |gsn| xep| dcw| kvz| dqo| opu| tok| tmv| jbe| zar| uix| qre| sgd| ktq| oco| gvn| ryg| ikr| aej| hdd| rji| phh| kui| auq| mql| bwr| flp| sit| ocv| ksd| gws| iql| kaw| rsy| las| quv| ihw| ofj| tjb| thd| xrg| jwg| mmr| mia| mle| xyw| eij| jgw| etl| qie|