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我們經常使用三個不同的平方和值來衡量回歸線與數據集的實際擬合程度：

總平方和 (SST) – 單個數據點 (y i ) 與響應變量 ( y ) 的平均值之間的平方差之和。

SST = Σ(y i – y ) 2
2. 平方和回歸 (SSR) – 預測數據點 (? i ) 與響應變量 ( y ) 的平均值之間的平方差之和。

SSR = Σ(? i – y ) 2
3. 誤差平方和 (SSE) – 預測數據點 (? i ) 和觀測數據點 (y i )之間的平方差之和。

SSE = Σ(? i – y i ) 2
以下分步示例顯示了如何為 R 中的給定回歸模型計算這些指標中的每一個。

第 1 步：創建數據
首先，讓我們創建一個數據集，其中包含某所大學 20 名不同學生的學習小時數和考試成績：

#create data frame df <- data.frame(hour

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何在 R 中计算 线性模型 SST、SSR 和 SSE的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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