简单线性回归中SSR的含义,线性回归的含义

简单线性回归中SSR的含义,线性回归的含义

简单线性回归为一元线性回归模型，是指模型中只含有一个自变量和因变量，该模型的数学公式可以表示为y=ax+b+ε,a为模型的斜率，b为模型的截距，ε为误差。我们可能听过最小二乘法(OLS)描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项ε的方程称为回归模型(Regression Model,定义如前)。1)简单线性回归模型的表示形式y=β0+β1x+ε y是x的线性函数(部分)加上误差项(residua

SSR (regression sum of squares)为回归平方和。SST=SSR+SSE，SST (total sum of squares)为总平方和，SSR (regression sum of squares)为回归平方和，SSE (error 一元线性回归中SSE残差平方和，其自由度为n-2，因为计算残差时用到回归方程，回归方程中有两个未知参数β0和β1，而这两个参数需要两个约束条件予以确定，由此减去

SSR为回归平方和，是指预测值y i ^ \hat{y_i}yi​^​相对于y ‾ \overline{y}y​的不同程度。S S R = ∑ i = 1 n ( y i ^ − y ‾ ) 2 SSR=\sum_{i=1}^n(\hat{【线性回归】线性回归模型中几个参数的解释R方决定系数/拟合优度类似于一元线性回归，构造决定系数。称为y关于自变量的样本复相关系数。其中，有SST=SSR+S

ˋ＾ˊ 在多元回归分析中，决定系数是通径系数的平方。表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中：SST=SSR+SSE,SST (total sum of squares)为总平方和，SSR (regression sum of squares)为回归平方和4.简单线性回归是最简单的机器学习算法。了解机器学习中的两个术语：(1)特征：即数据的属性，通过数据的这些特征可以代表数据的特点(2)标签：对数据的预测结果5.Python的机器学习包