sst怎么算，SSR计量经济学

表征依变数Y的变异中有多少百分比，可由控制的自变数X来解释.

有关系数（coefficient of correlation）的平方即为决定系数。它与有关系数的区别在于除掉|R|=0和1情况，

因为R2R,可以防止对有关系数所表示的有关做夸张的解释。

决定系数：在Y的总平方和中，由X导致的平方和所占的比例，记为R(R的平方)

决定系数的大小决定了有关的密切程度。

当R越接近1时，表示有关的方程式参考价值越高；相反，越接近0时，表示参考价值越低。这是在一元回归分析中的情况。但从实质上说决定系数和回归系数没相关系，就像标准差和标准误差在实质上没相关系一样。

在多元回归分析中，决定系数是通径系数的平方。

表达式：R=SSR/SST=1-SSE/SST

这当中：SST=SSR+SSE，SST (total sum of squares)为总平方和，SSR (regression sum of squares)为回归平方和，SSE (error sum of squares) 为残差平方和。

注意：以下不一样名字是同一个意思，只是表达不一样

回归平方和：SSR(Sum of Squares for regression) = ESS (explained sum of squares)

残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS (residual sum of squares) =SSR(sum of squared residuals)

总离差平方和：SST(Sum of Squares for total) = TSS(total sum of squares

针对一元线性回归模型，SST有n-1个自由度；SSE有1个自由度；SSR有n-2个自由度。

因为一元线性耽归方程在建立时要求离回归的平方和小，即按照“小二乘法”原理来建立回归方程。

回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方式。运用十分广泛，回归分析根据涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；根据因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；根据自变量和因变量当中的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。假设在回归分析中，只涵盖一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这样的回归分析称为一元线性回归分析。假设回归分析中涵盖两个或两个以上的自变量，且自变量当中存在线性有关，则称为多重线性回归分析。

在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方式。回归分析根据涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；根据因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；根据自变量和因变量当中的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

在大数据信息内容服务平台分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）当中的关系。这样的技术一般用于预测分析，时间序列模型还有发现变量当中的因果关系。

多元回归中SST=SSE+SSR公式怎么推导出来，就是“小二乘法”

计量和统计学中的rss ess 和sse ssr

但是，Regression和Error是两个名词他们要用of 或者 from放在后面又因为意思的不一样就变成了RSS=SSE ESS=SSR。

r平方计算公式

在统计学中对变量进行线行回归分析，采取小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1当中，越接近1，回归拟合效果越好，大多数情况下觉得超越0.8的模型拟合优度比非常高。

r平方计算公式：

R^2=SSR/SST=∑(i=1→n)(yi^-y)^2/∑(i=1→n)(yi-y)^2。

在统计学中对变量进行线行回归分析，采取小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1当中，越接近1，回归拟合效果越好，大多数情况下觉得超越0.8的模型拟合优度比非常高。

r平方计算公式：

R^2=SSR/SST=∑(i=1→n)(yi^-y)^2/∑(i=1→n)(yi-y)^2。

误差看平方和一列，模型一行是组间、误差一行是组内，合计是整体误差SST=278.9475SSR=183.24469SSE=95.70281

总误差平方和SST：它是都观察值与总平均值的误差平方和，反映都观察值的离散程度。以方便检查还有分析方差分析表。

02

F值：F=S2/S2，S2=∑( - )2/(n-1)。是用来表示两组数据当中是不是有差异性，不可以表示两组数据当中的差异性的大小，这一点常常被忽视。

03

自由度：是指在计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。一般df=n-k。在看方差分析表时一定要注意是哪一个的自由度。

04

计算出统计量F的数值后，按照给出的显著性水平阿尔法，按照F列表中找出对应的值，然后在跟计算出的F值进行比较，得出结论

方差分析表填的方式请看下方具体内容：表格中一般列出方差来源、变差平方和、自由度、方差估计值、方差比、统计量F临界值、显著性检验标记符等，只要运用实验测出以上数据就可以填表。

自由度，在统计学中指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。一般df=n-k。这当中n为样本含量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。

自由度一般用于抽样分布中。方差（variance)是在可能性论和统计方差衡量随机变量或一组数据是离散程度的度量。

可能性论中方差用来度量随机变量和其数学希望（即均值）当中的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在不少实质上问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

在统计学中对变量进行线行回归分析，采取小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1当中，越接近1，回归拟合效果越好，大多数情况下觉得超越0.8的模型拟合优度比非常高。

r平方计算公式：

R^2=SSR/SST=∑(i=1→n)(yi^-y)^2/∑(i=1→n)(yi-y)^2。

多原因方差分析将观测变量的总变差分解为(以两个控制变量作为例子)：

SST=SSA+SSB+SSAB+SSE (1)

这当中，SST为观测变量的总变差；SSA、SSB分别是控制变量A、B独立作用导致的变差；SSAB为控制变量A、B两两交互作用导致的变差；SSE为随机原因导致的变差。一般称SSA+SSB+SSAB为主效应，SSAB为N向(N-WAY)交互效应，SSE为剩下效应。这当中，SST的定义为：

式(2)中，k为第i控制变量的水平数；r为第j控制变量的水平数；

为控制变量A第i个水平和控制变量B第j个水平下第k样本值；

为控制变量A第i水平和控制变量B第j个水平下样本个数；

为观测变量均值。

SS组间=离均平方和/组间自由度SS组内=离均平方和/组内自由度SS总=SS组间+SS组内单原因方差分析：核心就是计算组间和组内离均差平方和。

两组或两组以上数据，大组都在一组就是组内，以每一组计算一均数，再进行离均平方和的计算：SS组间=组间离均平方和，MS组间=SS组间/组数-1（注：离均就有差的意思了 ）SS组内=组内离均平方和，MS组内=SS组内/都数据-组数F值=MS组间/MS组内查F值，判断见下面的分析步骤部份。