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2021-07-22 发布于湖南
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偏回归平方和理解偏回归平方和理解 1. 偏回归平法和线性回归模型y=bx+a+ee为随机误差项数据点和它在回归直线上相应位置的差异(y i - y i ) 是随机误差的效应，称 =y - e y i i i i =12(y i - y i ) 称为残差平方和，它代表了随机误差的效应。 i =1(y i -y ) 2表示总的效应，称为总偏差平方和。（回归平方和SSR ）=（总偏差平方和SST ）-（残差平方和SSE ）设1个应变量Y 与m 个自变量Xi(i=1,2,…,m,m为自变量个数) 呈线性相关。从多元回归全模型中取消一个自变量Xi 后，回归平方和(U)减少的部分，称为这个自变量Xi 对Y 的偏回归平方和(Pi)，即这个自变量Xi 对Y 的回归贡献。取出变量xi 前回归平方和(Ui总) 取出变量xi 后回归平方和 (Ui后) 偏回归平方和(Pi) = Ui总–Ui 后