回归平方和占总误差平方和的比例。
回归平方和,是反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时,实验值yi与按回归线预测的值Yi并不一定完全一致。
误差平方和又称残差平方和、组内平方和等,根据n个观察值拟合适当的模型后,余下未能拟合部份(ei=yi一y平均)称为残差,其中y平均表示n个观察值的平均值,所有n个残差平方之和称误差平方和。
扩展资料
RSS(Residual Sum of Squares)=∑(u)2称为残差平方和,ESS (Explained Sum of Squares)=∑(ŷ-ȳ)2称为回归平方和。残差平方和越小,自变量与因变量之间的相关性越好。
在方差分析中,我们将要考察的对象的某种特征称为试验指标,影响试验指标的条件称为因素,因素可分为两类,一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素);另一类人们无法摔制的(如员工素质与机遇等因素)。
参考资料来源:百度百科-回归平方和
参考资料来源:百度百科-误差平方和