线性最小二乘法的原则是使得误差的平方和最小,即

为了使S最小,令其对参数的偏导数为零:

根据方程1和方程2,得

又∵

参考链接:https://math.stackexchange.com/questions/709419/prove-sst-ssessr

线性回归决定系数之Why SST=SSE+SSR的更多相关文章

  1. (转)决定系数R2

    有些讲得太烂了,我来通俗的梳理一下R2. Calculating R-squared 在线性回归的模型下,我们可以计算SE(line), SE(y均值). The statistic R2descri ...

  2. SSE,MSE,RMSE,R-square指标讲解

    SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to errorMSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean ...

  3. SSE,MSE,RMSE,R-square 指标讲解

    SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to error MSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean ...

  4. Data Mining: SSE,MSE,RMSE,R-square指标讲解

    转载自:http://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/50629409 SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due ...

  5. 【数学建模】day08-数理统计III

    2. 回归分析 回归分析与曲线拟合区分. 曲线拟合是,根据得到的若干有关变量的一组数据,寻找因变量与(一个或几个)自变量之间的一个函数,使这个函数对那组数据拟合得好.通常,函数的形式可以由经验.先验知 ...

  6. Regression analysis

    Source: http://wenku.baidu.com/link?url=9KrZhWmkIDHrqNHiXCGfkJVQWGFKOzaeiB7SslSdW_JnXCkVHsHsXJyvGbDv ...

  7. matlab 万能实用的非线性曲线拟合方法

    ——转载网络 在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你 ...

  8. Python数模笔记-Sklearn(4)线性回归

    1.什么是线性回归? 回归分析(Regression analysis)是一种统计分析方法,研究自变量和因变量之间的定量关系.回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数,检验数学模型的可信度,也包括利 ...

  9. 回归分析|r^2|Se|变差|多重相关系数|决定系数|多重共线性|容忍度|VIF|forward selection|backward elimination|stepwise regression procedure|best-subset approach|回归方程的置信区间|预测区间|残差分析|虚拟变量

    应用统计学-回归分析 拟合度使用r^2和Se来检验. 显著性检验中,对于线性model使用ANOVA,对于单独的回归系数使用t检验. 最小二乘法.贝叶斯和最大似然都可用于求回归参数,最小二乘法是最小化 ...

随机推荐

  1. LeetCode第[20]题(Java):Valid Parentheses

    题目:有效的括号序列 难度:Easy 题目内容: Given a string containing just the characters '(', ')', '{', '}', '[' and ' ...

  2. TortoiseSVN上传cocos2dx的项目不能打包的问题!

    由于TortoiseSVN默认是忽略 *.a的,导致上传的项目文件缺少所有的*.a文件. 在TortoiseSVN->Settings->General->Global ignore ...

  3. JAVA中”单引号”,“双引号”,“没有单引号和双引号”区别:

    单引号引的数据 是char类型的——>单引号只能引一个字符(表示单个字符)双引号引的数据 是String类型的——>而双引号可以引0个及其以上(引用字符串) char类型的值用单引号引起来 ...

  4. Linux中系统检测工具top命令

    Linux中系统检测工具top命令 本文转自:https://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/6336453.html 首先介绍top中一些字段的含义: VIRT:virtua ...

  5. 解码字符串 Decode String

    2018-11-14 17:56:12 问题描述: 问题求解: 方法一.递归求解 最直观的解法就是递归来求了,并且很显然的这个问题可以使用递归来进行求解. public String decodeSt ...

  6. (7)Pool进程池

    (1)# 开启过多的进程并不一定提高你的效率 因为进程池可以实现并行的概念,比Process单核并发的速度要快 # 如果cpu负载任务过多,平均单个任务执行的效率就会低,反而降低执行速度. 1个人做4 ...

  7. 使用Tomcat数据源的方式访问数据库(MySql) --Struts2框架应用与开发

    1.为方便测试首先创建数据库和表,然后插入测试数据   2.打开Tomcat服务器安装目录的conf/下的context.xml,配置context.xml文件. 在<Context>标签 ...

  8. c++-pimer-plus-6th-chapter06

    Chapter Review 1 Both version give the same answers, but the if else version is more efficient. Cons ...

  9. Codeforces 1151F Sonya and Informatics (概率dp)

    大意: 给定01序列, 求随机交换k次后, 序列升序的概率. 假设一共$tot$个$0$, 设交换$i$次后前$tot$个数中有$j$个$0$的方案数为$dp[i][j]$, 答案即为$\frac{d ...

  10. DFS CCPC2017 南宁I题

    The designers have come up with a new simple game called “Rake It In”. Two players, Alice and Bob, i ...