解释平方和(ESS) -含义和定义

什么是解释平方和(ESS)?

解释平方和(ESS)或回归平方和或模型平方和是用于过程建模的统计量。ESS给出了模型对该过程观测数据的解释程度的估计。

它告诉我们所提出的模型解释了观测数据和预测数据之间的多少变化。在数学上，它是预测数据和平均数据之间的差的平方和。

让y_我＝一个+b₁x_1我+b₂x_2我+……+ε_我为回归模型，其中:

y_我是我^th观察响应变量

x_霁是我^th观察j^th解释变量

一个而且b_我是系数

我索引从1到的观测值n

ε_我是我^th错误项的值

然后

这通常用于回归模型。将建模值的变化与观测数据的变化(总平方和)和建模误差的变化(残差平方和)进行对比。该比较结果由ESS给出，如下式:

ESS =总平方和-剩余平方和

一般来说，ESS值越高，说明模型能解释的变异量越大，因此模型越好。

因此，本文总结了解释平方和(ESS)的定义及其概述。

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