residual ss是什么意思「」

解释一下ss df ms coef t F 等等这些是什么意思 ,哪个是表明相关性的

MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。coeft表明系数的，因为该因素t检验的P值是所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。SS表示离均差平方和，代表数据的总变异；F表示F值，也就是方差分析求出的统计量，用于检验回归方程是否显著；DF表示自由度，是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数；MS表示均方，其值等于对应的SS除以DF。MS是均方，SS是离均差平方和，F就是F统计量，DF是自由度。方差分析：又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。SS表示均值偏差的平方和和数据的总变化量。F是F的值，F是方差分析得到的统计量，用来检验回归方程是否显著。DF表示自由度，自由度是在计算某一测量系统时不受限制的变量数。MS代表均方，其值等于对应的SS除以DF。

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residual的意思是残余。residual，英语单词，形容词、名词，作形容词时意为“（数量）剩余的；（物质状态在成因消失后）剩余的，残留的；（实验误差）舍去的，残差的；（土壤）残余的”。剩余电流residualcurrent通过剩余电流保护器主电路的电流瞬时值矢量和的有效值。问题断路器的剩余电流看下面还是上面?上面表示什么下面又表示什么？上面一行是“额定动作电流”，下面是“额定不动作电流。residual，即rss/dof。

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要理解RSquare需要引入残差的概念SS总体=SS回归+SS残差用文字描述就是：观测值与平均值的差值平方和被残差平方和以及回归差值平方和之和解释。SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。df（degreeoffreedom）为自由度。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为残差，把每个残差平方之后加起来称为残差平方和，它表示随机误差的效应。残差是因变量的观测值与根据估计的回归方程求出的预测值之差，用e表示。它反映了用估计的回归方程去预测观测值而引起的误差。残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话，我们可以将残差看作误差的观测值。它应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。

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意思是潜在的变量也可能对结果产生影响。换句话说，政策习惯指标、民众参与指标、地区中介指标并不能代表这个层次的所有变量。偏差，在统计学中常用来判定测量值是否为坏值。精密度是指一样品多次平行测定结果之间的符合程度，用偏差表示。偏差越小，说明测定结果精密度越高。也可以通过可视化deviance残差来检查离群值。deviance残差是martingaleresidual的正态变换。当这些残差应大致对称地分布在零附近，标准差应该为1。正值对应的是相对于预期生存时间而言“过早死亡”的个体。方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

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ss是离均差平方和，也就是变量中每个数据点与变量均值差的平方和df是自由度ms是均方，其值等于对应的ss除以dff就是f统计量，是方差分析中用于假设检验的统计量，其值等于处理的ms除以误差的ms。ss:离差平方和。SS是离均差平方和，也就是变量中每个数据点与变量均值差的平方和。DF是自由度。MS是均方，其值等于对应的SS除以DF。F就是F统计量，是方差分析中用于假设检验的统计量，其值等于处理的MS除以误差的MS。标准误差即标准估计误差，tStat指t统计量，P-value指p值，df指自由度，SS指样本数据平方和，MS指样本数据平均平方和，F指F统计量的值，SignificanceF指p值。这些都是统计学中的术语。在统计学中，平方和所在列的三个数值分别为回归平方和、残差平方和及总体平方和。三者的关系是：总平方和等于回归误差平方和加残差平方和。

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