多元线性回归F显著性中显著性检验的中的，sst,ssr,sse的自由度怎么解释？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-11-21 09:55 标签： 线性回归F显著性

两个都可以用来计算f statistics只是计算方法不同，区别如下

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，以表示唑标之间函数关系的一种数据处理方法

2、SSR：回归平方和，是反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时，实验值yi与按回归线预测的值Yi并不一定完全一致

1、SSE：变量x与y的一组数据对(x?，y?)（e=12，…?），其中各x?是彼此不同的

2、SSR：MSR（回归均方误）=RSS/1 MSE(残差均方误)=ESS/n-2，其中n为回归方程式中变量组的个数

1、SSE：只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等，其决定系数为0

2、SSR：包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时，RSS为0决定系数为1。

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sse是残差平方和，ssr回归岼方和用来计算F检验的统计量=MSR/MSE 二者分别是ssr和sse处以相应自由度的均方值。

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回归直线拟合的好坏取决于SSR、SSE及SST嘚大小其关系是

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