Residual Sum of Squares (RSS) er et mål på hvor godt en modell passer til et datasett. Det er summen av kvadratene av differansen mellom de predikerte verdiene og de faktiske verdiene. Jo lavere RSS, jo bedre passform.
RSS-en brukes til å bestemme god passform til en modell. En modell med lavere RSS passer bedre til dataene enn en modell med høyere RSS.
Hva er forskjellen mellom SSR og SSE?
Hovedforskjellen mellom SSR og SSE er at SSR er et mål på variabiliteten til et datasett som er forklart av en modell, mens SSE er et mål på variabiliteten til et datasett som ikke er forklart av modellen.
SSR måler summen av den kvadratiske forskjellen mellom de predikerte verdiene og gjennomsnittet av de observerte verdiene.
SSE måler summen av den kvadrerte forskjellen mellom de predikerte verdiene og de faktisk observerte verdiene.
Hvorfor er summen av kvadrater viktig?
Det er mange grunner til at summen av kvadrater er viktig. En grunn er at det er et mål på variasjon. Summen av kvadrater er et mål på hvor langt hvert datapunkt er fra gjennomsnittet. Jo mer variasjon det er i dataene, jo høyere blir summen av kvadrater. En annen grunn til at summen av kvadrater er viktig er at den brukes til å beregne variansen. Variansen er et mål på hvor mye dataene varierer fra gjennomsnittet. Jo høyere variansen er, jo mer varierer dataene fra gjennomsnittet. Summen av kvadrater brukes også til å beregne standardavviket. Standardavviket er et mål på hvor mye dataene varierer fra gjennomsnittet. Jo høyere standardavvik, jo mer varierer dataene fra gjennomsnittet. Hva betyr SSE-verdi? SSE-verdien er summen av kvadratene av feilene. Det er et mål på hvor langt regresjonslinjen er fra datapunktene. Jo mindre SSE-verdien er, desto bedre passer regresjonslinjen til dataene.
Hvordan beregner du SSR og SSE og SST?
I statistikk refererer begrepene SSR, SSE og SST til summen av kvadrerte residualer, summen av kvadrerte feil og summen av kvadrater av totaler. Disse målene brukes til å beregne variansen til et datasett og brukes ofte sammen med hverandre.
Summen av kvadrerte residualer (SSR) er summen av kvadratene av differansen mellom de faktiske verdiene og de predikerte verdiene.
Summen av kvadratfeil (SSE) er summen av kvadratene av differansen mellom de predikerte verdiene og gjennomsnittet av de faktiske verdiene.
Summen av kvadrater av totaler (SST) er summen av kvadratene av differansen mellom de faktiske verdiene og gjennomsnittet av de faktiske verdiene.
Variansen til et datasett kan beregnes ved å bruke hvilket som helst av disse tre målene. Det vanligste målet som brukes er imidlertid summen av kvadratfeil (SSE).
Hvordan beregner du SSE?
Det er noen forskjellige måter å beregne SSE på, men den vanligste er å bruke følgende formel:
SSE = Σ(y – ŷ)2
hvor y er den faktiske verdien av responsvariabelen og ŷ er den predikerte verdien av responsvariabelen.