回歸平方和

回歸平方和反映自變數與因變數之間的相關程度的偏差平方和。用回歸方程或回歸線來描述變數之間的統計關係時，實驗值yi與按回歸線預測的值Yi並不一定完全一致，即各實驗點(xi,yi)並不一定都落在回歸線上，各實驗點偏離回歸線的程度，可用它們的總偏差平方和(總平方和)SST(sum of squares for total)來表征，SST=∑(yi-Yi)+∑(Yi-y)，其中y是各實驗值yi的平均值。殘差平方和越小，自變數與因變數之間的相關性越好。

基本內容

反映自變數與因變數之間的相關程度的偏差平方和。

用回歸方程或回歸線來描述變數之間的統計關係時，實驗值yi與按回歸線預測的值Yi並不一定完全一致，即各實驗點(xi,yi)並不一定都落在回歸線上，各實驗點偏離回歸線的程度，可用它們的總偏差平方和(總平方和)SST(sum of squares for total)來表征，SST=∑(yi-Yi)+∑(Yi-y)，其中y是各實驗值yi的平均值。SSR(sum of squares for regression)=∑(Yi-y)稱為回歸平方和，SSE (sum of squares for error)=∑(yi-Yi)稱為殘差平方和。殘差平方和越小，自變數與因變數之間的相關性越好。