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2019/6/30 -为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少，统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称残差，把每个残差的平方后加起来称为残差平方和， ...

残差平方和是在线性模型中衡量模型拟合程度的一个量，用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组，以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。

2019/12/20 -很多初学统计的人，对误差（error）和残差（residual）分不清。 简单来讲，误差是观察值与真实值之间的差。经典测验理论（CTT）的基本假设是：X=T+E。

2018/8/30 -正态性假定的检验，也可通过标准化残差分析完成。 标准化残差（standardized residual）是残差除以其标准差后得到的数值，也称Pearson残差或半 ...

殘差平方和（英語：Residual sum of squares，縮寫：RSS）在統計學上是指將所有做預測時的誤差值平方加起來得出的數：. R S S = ∑ i = 1 n e i 2 {\displaystyle ...

如果你在随机误差中发现有可解释的、可预测的信息，那就说明你的预测模型缺少了些可预测信息。那么残差图(residual plots)就可以帮助你检查是否如此了！ 小注：回归残差 ...

残差平方和（英语：Residual sum of squares，缩写：RSS）在统计学上是指将所有做预测时的误差值平方加起来得出的数：. R S S = ∑ i = 1 n e i 2 {\displaystyle ...

2020/7/9 -若你要掌握线性回归，残差分析必须得学会的基本技巧。 线性回归模型构建是否成功，用什么来评价也是重要的内容。SPSS一般来说统计分析时会产生两个指标， ...

时间序列模型中的残差可以理解为是在拟合模型后剩余的值。对于大多数时间序列模型（不是全部），其残差等于观测值和相对应拟合值的差。

本文是回答知乎问题：如何使用残差计算公式回归直线来建立模型?后整理成的文章，行文顺序乍一看比较奇怪( ) "残差"(residual)是观测值与模型预测值的差，而"计算并绘制 ...