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回归分析sst=ssr sse

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表达式:R2SSR/SST1SSE/SST，其中:SSTSSR SSE ， SST(totalsumofsquares)是平方和的总和，SSR(regressionsumofsquares)是回归平方和，SSE(errorsumofsquares)是残差平方和 。回归平方和:SSR(sum of squaresforregression)ESS(已解释sumofsquares)残差平方和:SSE (sumofsquaresforerror) RSS(残差平方和)，总偏差平方和:SST(sumofsquarefortotal)TSS(totalsumofsquares)SSE ssrsstrss esstssr平方统计量在统计学中，变量是线性的回归 分析，在用最小二乘法进行参数估计时 ， R平方是回归平方和与总偏差平方和的比值，表示总偏差平方和所能达到的比 。

1、决定系数的定义是什么?如何根据决定系数判断拟合优度决定系数，也称为拟合优度，是相关系数的平方 。意思是因变量的变化可以根据自变量的变化来解释 。如果一个学生在一个智力量表上的智商得分和他的学习成绩之间的相关系数r0.66，那么决定系数R^20.4356 ， 即大约44%的学生的学习成绩可以由智力量表所测得的智力部分来解释或决定 。拟合优度越大 ， 自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变化占总变化的百分比也越高 。
【回归分析sst=ssr sse】
值含义:0表示模型效果类似于瞎猜；1表示模型具有良好的拟合度；0~1表示模型的质量；小于0表示模型效果不如猜测 。扩展数据的作用:判断系数只显示模型中包含的所有解释变量对因变量并集的影响程度，而不是模型中单个解释变量的影响程度 。对于时间序列数据，判断系数达到0.9以上是常见的；但是，对于截面数据，有0.5就不错了 。

2、r方的意义是什么?r指的是拟合优度，即回归直线对观测值的拟合程度 。表达式:R2SSR/SST1SSE/SST ， 其中:SSTSSR SSE，SST(totalsumofsquares)是平方和的总和，SSR(regressionsumofsquares)是回归平方和 ， SSE(errorsumofsquares)是残差平方和 。回归平方和:SSR(sum of squaresforregression)ESS(已解释sumofsquares)残差平方和:SSE (sumofsquaresforerror) RSS(残差平方和) 。总偏差平方和:SST(sumofsquarefortotal)TSS(totalsumofsquares)SSE ssrsstrss esstssr平方统计量在统计学中，变量是线性的回归 分析，在用最小二乘法进行参数估计时，R平方是回归平方和与总偏差平方和的比值，表示总偏差平方和所能达到的比例

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