作业帮怎样证明总偏差平方和=回归平方和 残差平方和.
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/06/08 23:12:29
任作一钝角三角形设长边为BC=a,钝角边为AC=b和BA=c,设钝角为A过C作CD垂直于AB,AD=b*(-cosA),CD=b*(-sinA)有：a^2=[b*(-cosA)+c]^2+[b*(-s
X拔=(2+4+5+6+8)/5=5s^2=[(2-5)^2+(4-5)^2+(5-5)^2+(6-5)^2+(8-5)^2]/（5-1）=5y拔=（30+40+60+50+70）/5=50s^2=[
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第一个平方和衡量的是被解释变量(Y)波动的程度或不确定性的程度.第二个平方和衡量的是被解释变量(Y)不确定性程度中能被解释变量(X)解释的部分.第三个平方和衡量的是被解释变量(Y)不确定性程度中不能被
1.AB平方+CD平方=AC平方+BC平方+CD平方AC平方+BD平方=AC平方+BC平方+CD平方-2BC.CDcosBCD讨论角BCD的大小2.ab+bd+ad+cdc平方=a平方+b平方3.台风
总偏差平方和描述所有差异的来源总和.碰到具体问题要具体分析；如最简单的双因素方差分析中总偏差平方和就可以用组内方差平方和与组间方差平方和的总和来计算.再问：那残差平方和与回归平方和呢？
第一个平方和衡量的是被解释变量(Y)波动的程度或不确定性的程度.第二个平方和衡量的是被解释变量(Y)不确定性程度中能被解释变量(X)解释的部分.第三个平方和衡量的是被解释变量(Y)不确定性程度中不能被
假设数据集合是{yi,xi}i=p,拟合直线方程为：y=w'.x+b那么可以用方差：v=∑（yi-w'.xi-b)^2（从1到p求和）来衡量拟合效果,当然越小越好.其中xi,w为p维列向量,y,yi为
1、计算偏差偏差=实际值一标准值,通常用平均值代替标准值2、计算偏差的平方偏差*偏差3、计算偏差的平方和∑偏差*偏差,即将若干个偏差的平方相加
SST=SSR+SSESST=总平方和.SSR=回归平方和.SSE=误差平方和公式无法从WORD复制过来,详情参考下列网址
求回归方程的相关系数相关系数的绝对值越趋近1,那么偏差就越小如有不明白,
楼主请参考：http://zhidao.baidu.com/q?ct=17&pn=0&tn=ikaslist&rn=10&word=%BB%D8%B9%E9%C6%BD%B7%BD%BA%CD&fr=
残差平方和：为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少,统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异 称残差,把每个残差的平方后加起来 称为残差平方和,它表示随机误差的效应.回
相关指数r=0.7,则复相关系数R^2=(0.7)^2=0.49总偏差平方和TSS=100,记回归平方和为ESS,有以下公式R^2=ESS/TSS所以ESS=TSS*(R^2)=100*0.49=49
偏差平方和Se是是(Yi-Ybar)^2对i=1,2,n求和Ybar表示Yi的平均值.基础运用是：sqrt[Se/f(e)]是标准差sigma的无偏估计.fe是自由度.在方差分析、回归分析时也非常有用
残差平方和：为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少,统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称残差,把每个残差的平方后加起来称为残差平方和,它表示随机误差的效应.回归平方和总偏差平方和=回
先看图片,显然在回归分析中,总偏差平方和是常数,当相关指数的平方值越大,残差平方和越小.
在二维变量中用行平方和+列平方和=总平方和（ST）证明