残差平方和怎么计算

将每一个数据点横坐标找出，将横坐标代入回归模型方程，计算出理论纵坐标值。

将数据点的纵坐标减去计算出的、对应的理论纵坐标值，得到两者之差。

计算两者之差的平方，并将所有平方相加，最后结果即为残差平方和。

扩展资料

解释变量与残差平方和

残差平方和RSS具有以下性质：

性质1 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。

性质2 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。

性质3 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。

公式概念

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为残差，把每个残差平方之后加起来 称为残差平方和，它表示随机误差的效应。一组数据的残差平方和越小,其拟合程度越好。