如何证明sst=ssr+sse，差役的解释

因为一元线性回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。在这里基础上完全就能够证明SST=SSe+SSr：

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。

扩展资料：

total sum of square (SST)。

计量经济学中反映一模型的真实值与平均值的偏差程度。

SSE=∑(Yi-y)^2 (y为平均值)。

SST=SSR+SSE。

SSR/SST（R2）：决定系数，又称拟合优度。

信号稳定技术，英文为 Signal Sustain Technology，简称SST。该技术现广泛运用于无线互联网设备如无线路由器。通过使用该技术，可以通过不一样天线发送冗余备份数据，大幅度减少丢包可能性，不要丢包后的数据重传，以此减少掉线情况出现，使访问延时非常短，无线信号更稳定

复极差法（SSR）是方差分析的进一步分析，用于各种原因对某一结果影响的各个原因当中的显著性分析，即实验结果的两两比较。 其计算方式，主要是通过查SSR表和计算均数标准误（Se）求得小显著极差LSR数，与实质上均数之差比较得出结论。SSR法计算简单方便，特别是当各组例数不等时。

扩展资料： 先把平均值从小到大排列，标上序号r。 公式： SSR=（xi.-xj.）/SE~SSR（p，fe） 标准误 ，这当中n为每个组的数据量，假设有k个组， 自由度 可见自由度随着两个数的等级差而变化，这与SNK q检验类似。不一样的自由度对应不一样的临界值，需查SSR表得出。

可决系数计算公式：R2=SSR/SST。可决系数，亦称测定系数、决定系数、可决指数。与复有关系数类似的，表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特点，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标

回归平方和计算公式：R^2=SSR/SST=1-SSE/SST，回归平方和ESS(Explained Sum of Squares)是因变量回归值ŷ-因变量平均值y的离差平方和，数值上=∑(ŷ-ȳ)2，也称为解释平方和

步骤：

1. 按照平均数秩次距k和dfe查出SSRα值。

2. 计算平均数标准误。

3. 计算各秩次距下的显著尺度LSRα或Rα值。

秩次距是指当平均数由大到小排序后，相比较的两个平均数当中（含这两个平均数）包含的平均数个数。

4. 将处理平均数由大到小排序，并依次得出各处理当中的差值，将各差值与对应秩次距下的Rα相比较，作出差异显著性判断。

同样有： 对应秩次距的 R0.01 平均数差值 ≥ 对应秩次距的R0.05，则两处理平均数间差异为显著； 平均数差值 ≥对应秩次距的 R0.01 ，则两处理平均数间差异为极显著； 对应秩次距的R0.05 平均数差值 ，则两处理平均数间差异为不显著。 EXCEL里可以大小排序，至于计算平均数标准误等，需你自己设定公式。