Ozr2024-04-09 23:33:33
OzrRSS计算时 减去的Y ba是什么的平均数啊 为什么可以理解为 能够被回归解释的部分
回答（1）
Huang2024-04-10 12:49:37
Huang同学你好，
Y bar是因变量 y 的均值。RSS是预测值yi 和 均值y bar 的差的平方和。
预测值yi是根据模型对因变量y真实值的一个预估值，而y bar 是因变量 y 的均值，代表了数据的中心趋势。
因此, (yi-y bar)可以被视为模型解释yi 变异的一部分,或者说是模型对yi 偏离总体均值的解释。
-----------------------------------
如果满意答疑可【采纳】，仍有疑问可【追问】，其他同学可浏览及【评论】
- 评论（0）
- 追问（4）
- 追问
-
可是这个均值是哪部分数据的均值呢？是样本的均值吗？
比如我有30个样本，每个样本对应的某X变量有30个值，然后用这30个值求平均得到y ba吗？然后y ba和预测值yi的差是RSS，那SSE是yi和这30个值求差的平方的和吗
感觉没有具体的例子有点抽象
- 追答
-
是的，例如样本是30个Y，那么就有30个真实的X，通过这30个真实的X可以算出来30个预测Y。
然后这30个真实的Y的均值就Y bar。
RSS 就是算出来的30个预测Y和Y bar的差。
SSE是这30个真实的Y和30个计算出来的预测Y的差。
- 追问
-
谢谢！ 我还以为是同一个X的真实值之下会有30个样本的Y。 如果是30个样本有30个不同的X和30个不同的Y，那X都不一样，还要把这30个的SS都相加…？如果X一样，我还能理解
是否有这方面计算的案例可以看看呢？
- 追答
-
原版书里面好像没有这方面的计算题，因为这个考点主要还是理解这三个词的意思，然后就是读懂ANOVA表。
评论
0/1000
追答
0/1000
+上传图片