残差和的拟合效果

显然是越小越好.因为残差就相当于所有点的误差的平方和

一、含义不同1、相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标.2、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.残差图的分布趋势可以帮助判明所拟合的线性模型是否满足有关假设.二、拟合效果的展示方式不同1、可用相关系数R平方的值判断模型的拟合效果.2、残差可用残差平方和和残差图判断模型的拟合效果.三、表示拟合效果优劣形式不同1、相关系数R的平方越大,模型的拟合效果越好.2、残差平方和越小,模型的拟合效果越好.残差图的带状区域的宽度越窄,说明模型的拟合精度越高.残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明这样的模型比较合适.参考资料:百度百科相关系数百度百科残差

(1)可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越小,模型的拟合效果越好,∴(1)正确,(2)相关指数R2可以刻画回归模型的拟合效果,R2越接近于1,说明模型的拟合效果越好,∴(2)正确. (3)根据回归直线的定义可知,回归直线过样本点的中心,∴(3)正确,故选:B.

选A.如题中A和B所示的残差图中的点分布在以原点为中心的水平带状区域上,并且沿水平方向散点的分布规律相同,说明残差是随机的,所选择的回归模型是合理的. 一般地,残差点分布的带状区域的宽度越狭窄,其模型拟合的精度越高,所以B比A回归模型的拟合效果更好一些. 如题中C和D所示的残差图中的点分布在一条倾斜的带状区域上,并且沿带状区域方向散点的分布规律相同,说明残差与横坐标有线性关系,此时所选用的回归模型的效果不是最好的,有改进的余地. 故选:B.

a、相关指数r2可以刻画回归模型的拟合效果,r2越接近于1,说明模型的拟合效果越好;故a正确.b、可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越小,模型的拟合效果越差,故b正确;c、回归方程一般都有时间性,例如不能用20世纪80年代的身高、体重数据所建立的回归方程,描述现在的身高和体重的关系.c正确.d、回归方程得到的预报值是预报变量的可能取值的平均值,不是精确值,d不正确.故选:d.

假设数据集合是 {yi,xi} i = 1~p,拟合直线方程为:y = w'.x + b 那么可以用方差:v = ∑(yi - w'.xi -b)^2(从1到p求和)来衡量拟合效果,当然越小越好.其中xi,w为p维列向量,y,yi为标量,.表示内积,'表示转置.---------------------------------------------------- 衡量效果的方法很多,我说的不过是最简单最常用的方法而已.比如 v = ∑|yi - w'.xi -b|也可以用来衡量.||表示绝对值.还有你所说的“总偏差平方和”能不能尽量用式子表示出来?可能我对该术语的理解与你的不同

当c在f中线性出现时,称为线性模型,否则称为非线性模型.有许多衡量拟合优度的标准,最常用的一种做法是选择参数c使得拟合模型与实际观测值在各点的残差(或离差)ek=yk-f(xk,c)的加权平方和达到最小,此时所求曲线称作在加权最小二乘意义下对数据的拟合曲线.有许多求解拟合曲线的成功方法,对于线性模型一般通过建立和求解方程组来确定参数,从而求得拟合曲线.至于非线性模型,则要借助求解非线性方程组或用最优化方法求得所需参数才能得到拟合曲线,有时称之为非线性最小二乘拟合.

答案证明是对的……

残差的平方和是用来描述n个点与相应回归直线在整体上的接近程度残差的平方和越小,拟合效果越好故拟合效果较好的是残差平方和是168的那个模型.故答案为:残差平方和是168的那个模型.

①残差平方和越小的模型,拟合效果越好,故错误;②用相关指数R2来刻画回归效果时,R2越接近1,说明模型的拟合效果越好,故错误;③在残差图中,残差点比较均匀地落在水平的带状区域内,说明选用的模型比较合适,这

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