木同学2021-02-01 07:51:41
木同学老师 为什么回归里的se是这样求的 还不懂
回答（1）
Jenny2021-02-01 17:02:16
Jenny同学你好，请问是哪里不懂呀？这里其实直接记住公式，关键是不要用错公式。
当我们计算t统计量时，它实际是对系数估计量beta做检验，所以用的标准误也是该系数的标准误，也就是该系数的标准差除以根号n。这里的标准误就是根号n，不是n-1，不要混淆了。
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我就是不懂为什么回归的标准误，是拿rss去除以n-k-1再开根号，
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首先，标准误其实就是均值的标准差，所以它和标准差的求法是一样的，对于残差项这个估计量来说，它的公式可以参考附图，这里用的是单元线性回归来举例，也就是只含有一个变量，即k=1. SEE和SER是一样的，只是不同写法，都表示误差项的标准误。公式的分子就是RSS，分母是n-k-1，其实就是像我们求标准差的时候，分子是差异的平方和，分母是n。只不过对于残差项来说，一共有n个观察值，而两个估计的参数，b0的估计、b1的估计占了2个自由度，相当于限制条件，所以就要对这部分进行调整。
这里简单了解即可，SER的概念本身就不在考试要求范围内，如果严格要求数学推导的话，涉及到的知识点又超纲太多。
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