SSR与SSE的区别,SSR和SSRR

SSR与SSE的区别,SSR和SSRR

两个都可以用来计算f statistics,只是计算方法不同，区别如下一、含义不同1、SSE: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SSE(残差平方和、和方差、误差平方和):Sum of Squares due to Error SSR(回归平方和):Sum of Squares of the Regression SST(总离差平方和):Total Sum of Squares R-square(决定系

SSE,SSR,SSE的关系⼀、SSE(和⽅差)该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平⽅和，计算公式如下SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。接不一样。rss（residual sum of squares)与sse (sum of squares due to errors)都代表残差平方和，即y的观测值对y的

英文名称表述不同而已：1.SST=SSR+SSE，SST (total sum of squares)为总平方和，SSR (regression sum通过观察可以发现，SST=SSE+SSR。而我们的“确定系数”是定义为SSR和SST的比值，故等价形式：下边通过分析公式1-SSE/SST 来理解R-squared的具体含义上述公式中

sse是残差平方和，ssr回归平方和。用来计算F检验的统计量=MSR/MSE 二者分别是ssr和sse处以相应自由度的SSR:回归平方和SSE:残差平方和SST:总离差平方和R-square:拟合优度注：表示真实的观测值，表示真实观测值的平均值，表示拟合值定义：拟合优度近似表征模型学习到的有用信息的量

其计算公式为：R2=∑(y^i−y¯2/∑(yi−y¯2=SSR/SST,其中y^i表示模型拟合预测值yi一、含义不同1、SSE：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