Question

统计学中SSR和SSE是英文全称是什么？

SSR是回归平方和
SSE是残差平方和

Answer 1

SSR（regression sum of squares）为回归平方和，SSE（error sum of squares）为残差平方和。

回归平方和ESS是总偏差平方和（总离差平方和）TSS与残差平方和之差RSS，ESS= TSS-RSS。

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法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。

残差平方和RSS具有以下性质

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。

增加解释变量必然导致RSS减小。因此，如果想降低RSS，只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。

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。

F检验和t检验之间的关系：在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验，也可以进行单侧检验。而F检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的P值相同。

Answer 2

SSR=Sum of Squares due to Regression
SSE=Sum of Squares due to Error