Що таке SSR у статистиці? Сума квадратів регресії (SSR) або пояснена сума квадратів (ESS) — це сума різниць між прогнозованим значенням і середнім значенням залежної змінної. Іншими словами, він описує наскільки добре наша лінія відповідає даним.
У статистиці залишкова сума квадратів (RSS), також відома як сума квадратів залишків (SSR) або сума квадратів оцінки помилок (SSE) – це сума квадратів залишків (прогнозованих відхилень від фактичних емпіричних значень даних).
Залишкова сума квадратів (RSS) — це статистичний метод, який використовується для виміряти величину дисперсії в наборі даних, яка не пояснюється самою моделлю регресії. Замість цього він оцінює дисперсію в залишках або термін помилки.
Коефіцієнт детермінації (R²) – це число від 0 до 1 вимірює, наскільки добре статистична модель передбачає результат. Ви можете інтерпретувати R² як частку варіації залежної змінної, передбачену статистичною моделлю.
R-квадрат вказує на відсоток варіації вашої цільової змінної, який можна пояснити вашими незалежними змінними. Він вимірює, наскільки тісно кожна змінна пов’язана одна з одною та наскільки кожна залежна змінна передбачувана з відповідного набору незалежних змінних.
Що таке SSR у статистиці? Сума квадратів внаслідок регресії (SSR) або пояснена сума квадратів (ESS) є сума різниць між прогнозованим значенням і середнім значенням залежної змінної. Іншими словами, це описує, наскільки добре наша лінія відповідає даним.