PREDICTION -- "1" -- "N" RESIDUALS : 预测值 RESIDUALS -- "1" -- "N" RESIDUAL_SUM_SQUARES : 残差 结束语 通过以上方案,我们可以在R语言中计算残差平方和。首先,我们准备数据,然后拟合一个模型并获得预测值。接着,我们计算残差,并使用残差的平方和来衡量实际观测值与预测值之间的差异。这个方案可以应...
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只有平均值有意义,这个公式也才有意义。但是如果是针对非线性模型,那SST=SSR+SSE便不成立了,所以0<R2<1的范围也就不成立的。而且在训练数据集上,非线性模型的拟合程度往往是高于线性模型的,因此SST一定的情况下,SSR肯定是高于线性模型的,那么此时如果你的R2(训练集上的)没有个0.99,那你这非线性不咋地,这个时...
我们可以使用aov与LSD.test函数进行单因素方差分析和多重比较,当我们只有一组(单个样地)的数据时,我们可以直接用如下代码进行单因素方差分析,并获得对应的标签。 slist <- unique(dfs$site) %>% as.vector() #获得数据中的样地名,为后续循环做准备 dfa <- dfs %>% filter(site == slist[1]);slist[1...