1楼：匿名用户
貌似我有相关的资料 你可以hi我 我传给你
为什么最小二乘回归的残差和是0？ 急 ！！急！！ 10
2楼：不是苦瓜是什么
并不是平方和最小的时候残差和为0，而是在参数估计中自然而然的就产生了这个性质，直接计算就好
∑(yi - b1*xi1 - ······ - a)=∑yi - b1∑xi1 - ······ - ∑a
= n(y - b1*x1 - ······ - a)
= n* 0
其中 y是yi的均值，，x1是xi1的均值。等于0是因为回归曲线必过所有数的均值点。
必过均值这个原理是因为 最小二乘得而成的原理 a = y - b1*x1````的到的。
最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。通常用于曲线拟合。
残差是真实值-估计值，估计值是通过建立模型，对参数估计之后，利用估计出的参数，带回到模型，然后再把自变量代入，求出的y，这个时候就是估计值，残差反映的是模型的拟合程度的好坏。
平均值是一个数，估计值，每个数据的一般都不同。
3楼：你个笨蛋
这个问题是在运用最小二乘法求b1,b2的推导过程中涉及到的。
运用普通最小二乘法求使得rss最小的估计量b1b2，首先你要做σe分别对b1和b2的偏导，进而可以整理得到最小二乘的正规方程，联立方程通过代数运算可得b1b2。
在这个过程中算偏导的时候可以得到σe为0这个结论。过程见下图。
▲是σe为0，而非σe为0，注意区分，考试要考的！！！
4楼：匿名用户
对于n个样本 残差和=yi-(bxi+a)(i=[1,n])=ny-n(bx+a),这里x,y为均值，因为y=a+bx，所以n(y-bx-a)=0
5楼：爱笑的高爷
x的二阶微分为什么等于0
求证回归分析中,残差的和等于零,以及求残差的方差两个不同函数的微分的商等于他们商的微分吗2用微分代替增量得arcsin0.02约等于什么函数的微分为什么等于函数的导数与自变量微分的积?那还是不是说自变量微
如何求解ols回归模型后的残差方差
spss软件的线性回归分析中，输出了一个anova表，表中的回归、残差、平方和、df、均方、f、sig分别代表什么 5
6楼：d尘封de青春
1、回归是方法，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，平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样，与样本量及模型中自变量的个数有关，样本量越大，相应变异就越大
2、df是自由度，是自由取值的变量个数
3、均方指的是一组数的平方和的平均值，在统计学中，表示离差平方和与自由度之比
4、f是f分布的统计量，用于检验该回归方程是否有意义
扩展资料:
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本**有两个：
(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作ssb，组间自由度dfb。
(2)随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作ssw，组内自由度dfw。
总偏差平方和 sst = ssb + ssw。
组内ssw、组间ssb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方msw和msb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体msb/msw≈1
另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，msb>>msw(远远大于)。
msb/msw比值构成f分布。用f值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体
7楼：水瓶一头老母猪
1、回归是方法，残差是实测与预计值的差值，平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样，与样本量及模型中自变量的个数有关，样本量越大，相应变异就越大。
2、df是自由度，是自由取值的变量个数。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分布的统计量，用于检验该回归方程是否有意义。
8楼：59分粑粑
分别代表的意思如下：
1、回归是方法，残差是测量值与预期值之间的差，平方和有很多个，不同的平方和具有不同的含义，与样本量和模型中自变量的数量有关，样本量越大，相应的变化越大。
2、df是自由度，是具有自由值的变量的数量。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分布的统计量，用于检验回归方程是否有意义。