统计量f值计算公式，RSS计算公式

f统计量公式为：F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)），ESS和RSS就是剩下平方和还有回归平方和，三者有这样的关系：SEofregression等于Sumsquaredresid除以（n-k）的商再开方。统计量是数理统计学中一个重要的基本概念，指统计理论中用来对数据进行认真分析、检验的变量，作用是把样本中相关整体的信息汇集起来。

假设要求a的平方根,先假设为x,然后计算(a/x+x)/2,把得到的数当成x,同样计算(a/x+x)/2,直到两个数差很少相等完全就能够了。

例如计算√3,我假设是1.5，代入上面公式 (3/1.5+1.5)/2=1.75，再计算一遍 (3/1.75+1.75)/2=1.732,，继续计算 (3/1.732+1.732)/2=1.732，，两个一样了，那保留三位小数就是1.732，按计算器得到的是1.732050807568。

判断系数也叫拟合优度、可决系数.表达式是:

R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS

该统计量越接近于1,模型的拟合优度越高.

问题：在应用途中发现,假设在模型中增多一个解释变量,R2时常增大

这个问题就给人一个错觉：让模型拟合得好,只要增多解释变量就可以.

-但是，,现实情况时常是,由增多解释变量个数导致的R2的增大与拟合好坏无关,R2需调整.

这个问题就有了调整的拟合优度:

R1^2=1-(RSS/(n-k-1))/(TSS/(n-1))

在样本容量一定的情况下,增多解释变量理所当然让自由度减少,故此，调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟合优度的影响:

这当中：n-k-1为残差平方和的自由度,n-1为整体平方和的自由度.

总是来说,调整的判断系数比起判断系数,除去了因为变量个数增多对判断结果的影响.

拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2) Rnew是近才产生的用于判断非线性回归方程的拟合度的统计参数。

回归标准误差计算公式：S.E.= (∑e^2∕(n-k-1) )^(1/2)，回归标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度，表达其平均数对各变量值的代表性强弱。各变量值与其平均数的差的平方和再求平均数是方差，方差开平方就是标准差。标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的，而不是绝对正确的，它可能因时因地而变化。

SE of regression是标准误，其计算公式为RSS除以（n-k），(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。

回归标准误差计算公式：S.E.= (∑e^2∕(n-k-1) )^(1/2)，回归标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度，表达其平均数对各变量值的代表性强弱。各变量值与其平均数的差的平方和再求平均数是方差，方差开平方就是标准差。标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的，而不是绝对正确的，它可能因时因地而变化。

SE of regression是标准误，其计算公式为RSS除以（n-k），(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。

R²是指拟合优度是回归直线对观测值的拟合程度。 表达式：R2=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。 回归平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares) 残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS(residual sum of squares) 总离差平方和：SST(Sum of Squares fortotal) = TSS(total sum of squares) SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS。

计算公式为 RSS 除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。

S.E of regression的计算方式为：√（Sum squared resid(RSSS)/(n-k-1)），K为剖析解读变量个数。

1）从经济发展的形态来看，经济模型分为静态数理经济模型和变动数理经济模型；

2）从经济的波动形态来看，经济模型分为随机经济模型和确定性经济模型；

3）从经济的数学描述形式来看，经济模型分为线性经济模型和非线性经济模型；

4）从经济模型描述的范围来看，经济模型有微观经济模型、中观经济模型和宏观经济模型

f统计量公式为：F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)），ESS和RSS就是剩下平方和还有回归平方和，三者有这样的关系：SEofregression等于Sumsquaredresid除以（n-k）的商再开方。统计量是数理统计学中一个重要的基本概念，指统计理论中用来对数据进行认真分析、检验的变量，作用是把样本中相关整体的信息汇集起来。