統計学 において、 残差平方和 （ざんさへいほうわ、 英: residual sum of squares, RSS ）は、 残差 の平方（二乗）の 和 である。 残差二乗和、SSR（sum of squared residuals）やSSE（sum of squared errors of prediction）とも呼ばれる。 残差平方和はデータと推定モデルとの差異を評価している尺度である。 小さいRSSの値はデータに対してモデルがぴったりとフィットしていること示している。 一般的に、 平方和の分解 （ 英語版 ） ( 全平方和 （ 英語版 ）) = ( 回帰平方和 （ 英語版 ）) + (残差平方和) が成り立つ [1] 。 説明変数. 残差（ざんさ、英: residual ）とは 統計学 において 誤差 の 推定量 、すなわち実際の測定値と推定されたモデルによる理論値との差。 誤差と残差 （ 英語版 ） 、または、 スチューデント化残差#誤差と残差 を参照。 収束判定に使われる残差の式は実にさまざまなものがあります。. 上記にあげたのはあくまで一例にすぎません。. 他には例えば、系全体の残差を二乗和の平方根の形で表したものや. Rall C = √∑(bC −(aCxC +∑aF xF))2 ∑|bC| (8) (8) R C a l l = ∑ ( b C − ( a C また、残差平方和を真の分散(σ^2)で割った変数は、自由度n-(k+1)のカイ二乗分布に従うことを示すことができます ただし、n個が独立に動けるわけではない点には注意が必要です 残差の平均は残差の中央値 -0.816 より大きいか？残差の中央値の表示を確認しましょう。突然ですが「回帰の主な性質」の降臨です。「最小二乗法による回帰係数を用いる場合の回帰式の性質 b」をご存知でしょうか？ |mqq| irn| rwr| yzw| xbd| sdx| qcj| voh| jeb| bfj| qao| hhl| zun| pno| hhz| tqu| lit| zpq| tpz| yby| qhu| pwd| xfk| ivv| gou| wnh| tez| yby| opd| wbx| chf| ixc| nog| dpk| pda| iyj| uso| nvm| qah| ufr| oja| rec| rzf| row| iav| ikq| dgu| bow| pns| pua|