总平方和:n次观察值的总变差可由这些离差的平方和来表示,称为总平方和, 记为SST,即公式为:SST=(yi-y)2 回归平方和:可以有回归直线来解释的yi的变差部分,记为SSR 残差平方和:它是除了x对y的线性影响之外的其他因素对y变差的作用,是 不能由回归直线来解释的yi变差部分,称为残差平方和或误差平方和,记为SS...
百度试题 题目10.解释总平方和、回归平方和、残差平方和的含义,并说明它们之间的关系 相关知识点: 试题来源: 解析反馈 收藏
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局部加权线性回归 线性加权存在欠拟合现象。因此,在有些方法中允许在估计中引入一些偏差,从而降低预测的均方误差。局部加权线性回归就是其中的一个方法。 局部加权线性回归:每次预测均需要事先选取出对应的数据子集,给定待预测点附近的每个点赋予一定的权重,在这个自己上基于最小均方差来进行普通的回归。 回归系数w的形...
残差平方和是指回归模型预测值与样本数据之差的平方和，用来表示回归模型无法解释的样本数据方差。总li差平方和可以分解为回归平方和和残差平方和的和，即：总li差平方和 = 回归平方和 + 残差平方和这个公式是回归分析中的基本公式，也是线xing回归模型的核心公式之一。这个公式的本质是将总样本的方差分解...
百度试题 题目4.解释一元线性回归模型中总平方和、回归平方和、残差平方和的含义,并说明它们 之间的关系相关知识点: 试题来源: 解析反馈 收藏
解析 总偏差平方和表示总的效应,即因变量的变化效应; 残差平方和表示随机误差的效应,即随机误差的变化效应; 回归平方和表示变量的效应,即自变量的变化效应。 等式表示因变量的变化总效应等于随机误差的变化效应与自变量的变化效应之和。 理解线性模型中的具体概念含义. ...
解释总平方和、回归平方和、残差平方和的含义,以及它们的关系 7722022-12 2 简述参数最小二乘估计的基本原理 7712022-12 3 一元线性回归模型中有哪些基本假定? 742022-12 4 解释回归模型、回归方程、估计的回归方程的含义 692022-12 5 简述相关系数显著性检验的步骤 702022-12 6 为什么要对相关系数进行显著性检验...
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、残差平方和、回归平方和以及该等式的统计含义.
解释总偏差平方和、残差平方和、回归平方和以及该等式的统计含义. 试题答案 在线课程 解析:SST度量y自身的差异程度,即数据总的变动. SSE度量实际值与拟合值之间的差异程度,即被回归方程解释的部分. SSR度量因变量y的拟合值自身的差异程度,即未被回归方程解释的部分. ...