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* §3.4 的估计量和拟合优度 一、总平方和的分解 对于模型 ( 4.4.1) 残差平方和 (4.4.2) 或 (4.4.3) TSS = RSS + ESS (4.4.4) 其中 TSS的自由度为n-1,其中n为样本容量; RSS的自由度为k,其中k为自变量的个数; ESS的自由度为n - k-1。 (4.4.5) (4.4.6) 二、 的估计量和拟合优度 三、修正拟合优度 在模型的制作过程中,人们通常需要对某些自变量的 取舍做出选择。由于R2的递增性,这将是一个有取无 舍的准则,变成毫无意义的准则。 为了克服上述的困难,我们通过对R2进行所谓自由度 修正的办法来解决。将R2的表达式(4.4.6)改写成: (4.4.7) 将(4.4.7)式中的ESS用ESS/(n – k- 1)来代替,TSS 用TSS /(n- 1)来代替,再把R2改记成 便引入修正 拟合优度: (4.4.8) 具此可以判断新增添的这个自变量对因变量的影响程 度。 当模型中增加一个自变量,如果ESS/(n- k- 1)变小, 因而使 增大,便可认为这个自变量对因变量有显 著影响,则该自变量应放进模型中,否则,应予抛弃。 由(4.4.7)式又可把(4.4.8)式改写成 (4.4.9) 性质1) , 2)当 ,取 四、 和 的计算表达式 *
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