1楼：
n-k-1，n是样本容量，k是解释变量个数。
2楼：匿名用户
在只有一个解释变量的情况下，需要用到一点复杂的数学技巧。但如果是有多个解释变量，用矩阵代数很容易证明。
为什么多元线性回归中rss自由度为n-k，而ess为k-1
3楼：
一般的多元线性回归
就是最小二乘回归,也可以选别的
但是你的数据根本就不够专啊属,最小二乘回归无解,至少要m+1组以上的数据
要看你计算的是谁的自由度了,比如残差平方和q的自由度是n(数据组数)-(m+1)(自变量个数)
计量经济学rss. tss. ess. 是什么 他们的关系是什么
4楼：你的蓝天夜未央
rss: residual sum of squares 残差平方和：用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组，以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。
用解析表达式逼近离散数据的一种方法。
tss: total sum of squares 总离差平方和/总平方和：反映全部数据误差大小的平方和。
ess: explained sum of squares 回归平方和/解释平方和：反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。
rss，tss，ess的关系是：tss=rss+ess。
扩展资料：
残差平方和的性质：
性质1 只有常数项没有其他解释变量的回归方程的rss和tss相等，其决定系数为0。
性质2 增加解释变量必然导致rss减小。因此，如果想降低rss，只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。
性质3 包含常数项全部解释变量的个数k等于样本数n时，rss为0，决定系数为1。
f检验和t检验之间的关系：
在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验，也可以进行单侧检验。而f检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的p值相同。
5楼：恋劳
ess是残差平方和，rss是回归平方和。二者相加等于tss。
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残差，把每个残差的平方后加起来称为残差平方和，它表示随机误差的效应。
回归平方和
总偏差平方和=回归平方和 + 残差平方和。
残差平方和与总平方和的比值越小，判定系数 r2 的值就越大。
6楼：墨默鸢
纠正上面，ess是回归平方和rss残差平方和
7楼：神曾对我说
rss 是 residual sum of square. 残差平方和。答主可能笔误了
计量经济学中tss=ess+rss的详细证明
8楼：匿名用户
在只有一个解释变量的情况下，需要用到一点复杂的数学技巧。但如果是有多个解释变量，用矩阵代数很容易证明。