线性回归残差平方和怎么计算

如题所述

线性回归残差平方和计算公式是总偏差平方和(SST)=回归平方和(SSR)+残差平方和(SSE)。

线性回归残差平方和是在线性模型中衡量模型拟合程度的一个量,用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组,以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。

为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少,统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差,把每个残差平方之后加起来称为残差平方和,它表示随机误差的效应。一组数据的残差平方和越小,其拟合程度越好。

线性回归的计算方法:

1、将每一个数据点横坐标找出,将横坐标代入回归模型方程,计算出理论纵坐标值。

2、将数据点的纵坐标减去计算出的、对应的理论纵坐标值,得到两者之差。

3、计算两者之差的平方,并将所有平方相加,最后结果即为残差平方和。

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