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mEAn oF squArED rEsiDuAls 大了好还是小了好

mean of squared residuals 平均残差平方重点词汇释义squared正方形的;带有方格图案的residuals剩余误差

r中结果 mean of squared residualsR中结果平均残差平方r中结果 mean of squared residualsR中结果平均残差平方

Goodness of fit: SSE: 0.4409 方差 R-square: 0.9971 决定系数 Adjusted R-square: 0.9971 校正后的决定系数 RMSE: 0.04719 标准差 R-squared是离差平方和,adjusted R-squared是调整后的离差平方和

mean error: 平均误中误差平均误差mean squared error: 均方误差

rsquared,adjust r squared,是指可决系数,以及修正可决系数,其值越接近1表明,拟合得越好 fstatistic:是检验模型的线性关系的显著性水平,其值越大越好,一般直接看其p值,要求小于0.05 durbin watson stat:dw统计量,检验模型是否含有一阶自相关,其值越接近2越好!

均方差

R-squareed 拟合优度,Adjusted R-ssquared 调整拟合优度,S.E of regression回归标准差,sum squared resid 残差平方和,mean dependent var因变量方差均值,F-statistic F统计量

mean squared deviation [医] 均方(偏)差;

R平方值显著证明模型拟合较优,D.W.值显著证明不存在自相关性的影响.各个变量检验系数显著,总体来说模型拟合结果较好.

ESS是残差平方和,RSS是回归平方和.二者相加等于TSS.残差平方和: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,它表示随机误差的效应.回归平方和 总偏差平方和=回归平方和 + 残差平方和. 残差平方和与总平方和的比值越小,判定系数 r2 的值就越大.假设你所谓的表中其它数据指的是eviews里回归估计的输出表S.E. of regression=[Sum of Squared Residuals/(T-k)]^(1/2)Sum of Squared Residuals是表中数据T是观测数,k是变量数,包括常数项

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