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sum oF squArEs

SSE(Sum of Squares for Error)是误差项平方和,反映误差情况,RSS (residual sum of squares)反映的也是误差项情况···公式都是一样的···

平方和 字数不够

#include int sum_of_square(int n) { int sum=0; if(n

mean square: [英][mi:n skwɛə][美][min skwɛr] 平均平方,均方,均方。 sum of square: [英][sʌm ɔv skwɛə][美][sʌm ʌv skwɛr] 平方和。

sum of deviation square 英 [sʌm ɔv ˌdi:vi:ˈeɪʃən skwɛə]美 [sʌm ʌv ˌdiviˈeʃən skwɛr] 离差平方和 However we want to get the least absolute value of f...

提示的意思是结果可能是局部极小值,而不是全局最小值。此时局部极小值已经满足你设定的精度。

未校正平方和∑x的平方 校正平方和∑ (x-样本均值)的平方

545454

当然不一样啦~ residual sum of squares 是回归函数与数据的距离 coefficient of determination 是 1- 方差比RSS

你的源数据是7个水平,171对数据 他们每一个数字代表什麼?你自己详细看看方差分析的步骤,不是几句话能讲清楚的。

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