在统计学中，SST（Total Sum of Squares）、SSR（Regression Sum of Squares）和SSE（Error Sum of Squares）是用来衡量回归模型拟合程度的重要指标。1. SST（Total Sum of Squares）：SST代表了因变量（观测值）与其均值之间的总变差。它衡量了所有观测值相对于整体均值的离散程度。SST的计算公式为：\[ SST = \...
SST是SSR和SSE的总和,即SST = SSR + SSE,体现模型对数据变异的分解能力。 二、SSR(回归平方和) SSR反映回归模型对数据变异的解释能力,即模型预测值(ŷi)与均值(ȳ)的偏离程度。计算公式为: SSR = Σ(ŷi - ȳ)² 假设模型预测值越接近实际值,SSR会越接近SST,说明模型...
SSE表示模型预测值与实际观测值之间的误差总和,计算公式为: SSE = Σ(yᵢ - ŷᵢ)² yᵢ是实际观测值,ŷᵢ是预测值。该指标通过残差平方和反映模型的拟合精度:SSE越小,说明预测值与真实值的偏差越小,模型拟合效果越好。若所有预测值与实际值完全一致,则SSE为0。 ...
N个预测值之间的差异,称为回归平方和,SSR样本值与预测值差异,称为剩余平方和,SSE偏回归系数: 着因变景》与自变量孙2,…,m)之间的近似函数关系式为,亨=口十61丈I +&JT?十■,,+虬工一 Wi(4-28)为因变量y关于自变量妨,以,主牌的多元线性回归方程.其中hi *"*知称为偏回归系数(partial regression coeffi...
SSR是预测值与真实值的均值之间差的平方和。 若SSR与SST相等,则我们说模型很好地拟合了所有的特征。 SSE:The sum of squares error. SSE是真实值与预测值之间差的平方和。 SST、SSR、SSE的关联 SST = SSR + SSE R-square(R方) R方是指拟合优度,是回归直线对观测值的拟合程度。 最大值为1,越接近1,...
N个y值之间的差异,称为总平方和,SSTN个预测值之间的差异,称为回归平方和, SSR样本值与预测值差异,称为剩余平方和, SSE偏回归系数:若因变量y与自变量x3 (j=1,2,⋯,m) 之间的近似函数关系式为:y=a+b_1x_1+b_2x_2+⋯+b_mx_m(4-28)则称式(4-28)为因变量y关于自变量x1,x2,…,xm的多元...
通过观察可以发现,SST=SSE+SSR。而我们的“确定系数”是定义为SSR和SST的比值,故 等价形式: 下边通过分析公式 1-SSE/SST 来理解R-squared的具体含义 上述公式中分子表示使用预测值预测的残差;分母表示使用样本均值预测所有数据得到的残差 当R-squared <0 时 ,表示模型预测的结果的残差比基准模型(用样本均值预测所...
1.SST代表的是总平方和,也可以写作TSS,即Total Sum of Squares。它由两部分构成:SSR和SSE。 2.SSR,即回归平方和,也被称为Explained Sum of Squares,它用于表示模型中自变量对因变量变异的解释程度。 3.而SSE则代表了残差平方和,也被写作RSS或Sum of Squared Residuals,表示模型中未被自变量解释的部分。
称SST= 为总偏差平方和,SSE= 为残差平方和,SSR= 为回归平方和.在线性回归模型中,有 = + .解释总偏差平方和、回归平方和、残差平方和以及该等