什么是ESS/RSS/TSS 最新推荐文章于 2024-08-26 12:28:09 发布 茫茫人海一粒沙 最新推荐文章于 2024-08-26 12:28:09 发布 本文链接:https://blog.csdn.net/keeppractice/article/details/106625073 回归平方和 ESS,残差平方和 RSS,总体平方和 TSS 总变差(TSS):被解释变量Y的观测值与其平均值的离差平 方和(总平方和)(说明 Y 的总变动程度) 解释了的变差(ESS):被解释变量Y的估计值与其平均值的 离差平方和(回归平方和) 剩余平方和 (RSS):被解释变量观测值与估计值之差的平方 和(未解释的平方和) 他们的关系是TSS=RSS+ESS TSS: Total Sum of Squares 总离差平方和/总平方和

其中 y ‾ \overline{y} y被解释变量的平均值, y i y_i yi 被解释变量Y的观测值 也就是真实值 ESS: Explained Sum of Squares 回归平方和/解释平方和

其中 y ‾ \overline{y} y被解释变量的平均值, y i ^ \hat{y_i} yi^ 被解释变量Y的估计值 RSS: Residual Sum of Squares 残差平方和

其中 y i y_i yi 被解释变量Y的观测值 也就是真实值 , y i ^ \hat{y_i} yi^ 被解释变量Y的估计值 variance 方差公式

平均值
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