Today:2021-2-21 P(X,Y)实测点 Y 总情况(Y-Y) (Y-Y)剩余部分 (Y-Y)回归部分 日日日日日日日日日日/目日日可包日日日日日日日日日日日日日日目目 Y X (x-y)=(x-1)+(
Today: 2021-2-21 Y Y Y Y Y Y ˆ ˆ (Y ˆ Y )回归部分 总情况(Y Y ) Y (Y Y ˆ )剩余部分 P(X ,Y)实测点 Y X
Today:2021-2-21 的分 (Y-Y)=(Y-Y)+(Y-Y) 等式两边平方后再求和因为2X(Y-YY-Y)=0 所以有 ∑(Y-Y)=2(Y-1)2+∑(Y-)2 8=SS剩+SS同 同样有:
Today: 2021-2-21 总 剩 回 总 剩 回 ＝ ＋ 同样有： 即 所以有 等式两边平方后再求和因为 SS SS SS Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 2 2 2 ) ˆ ) ( ˆ ( ) ( : ) 0, ˆ )( ˆ , 2 ( ) ˆ ) ( ˆ ( ) (
Today:2021-2-21 几个平方和的意义 SS=∑(-)2,Y的离均差平方和 total sum of squares), 未考虑X与Y的回归关系时的总变异。 SS剩=∑(1-1)2,为剩余平方和( esidual sum of squares), X对的线性影响之外的一切因素对Y的变异,即总变异中, 无法用X解释的部分。SS剩越小,回归效果越好。V=n-2 S回=∑(-y),为回归平方和( regression sum of squares) 由于X与Y的直线关系而使变异减小的部分,即总变异 可以用X解释的部分。SS越大,回归效果越好
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