ss是什么?

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SS表示离均差平方和,代表数据的总变异;

F表示F值,也就是方差分析求出的统计量,用于检验回归方程是否显著;

DF表示自由度,是计算某一统计量时,取值不受限制的变量个数;

MS表示均方,其值等于对应的SS除以DF。

扩展资料:

以下图为例:

第一列df对应的是自由度( degree of freedom),第一行是回归自由度df,等于変量数目,即dfr-m;第二行为残差自由度dfe,等于样本数目减去变量数目再减1,即有dife=n-m-1;第三行为总自由度dt,等于样本数目减1,即有dt=m-l。对于本例,m=1,m=10,因此,dfr=1,dre=n-m-1=8,dft=n-1=9。第二列SS对应的是误差平方和,或称变差。第一行为回归平方和或称回归变差SSr,它表征的是因变量的预测值对其平均值的总偏差。

第二行为剩余平方和(也称残差平方和)或称剩余变差Sse,它表征的是因变量对其预测值的总偏差,这个数值越大,意味着拟合的效果越差,上述的y的标准误差即由SSe给出。

第三行为总平方和或称总变差SSt,它表示的是因变量对其平均值的总偏差。容易验证748.8542+16.10676-764.961,而测定系数就是回归平方和在总平方和中所占的比重,显然这个数值越大,拟合的效果也就越好。

第四列MS对应的是均方差,它是误差平方和除以相应的自由度得到的商。第一行为回

归均方差MSr,第二行为剩余均方差MSe,显然这个数值越小,拟合的效果也就越好。

第四列对应的是F值,用于线性关系的判定。





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