平方和の分解|重回帰分析

重回帰分析の各平方和

\(SS_e\)は、被説明変数の予測値と実値の誤差2乗和である。
$$SS_e = \sum{(y_i – \hat{y})^2}$$

\(SS_y\)は、被説明変数の実値の偏差平方和である。
$$SS_y = \sum{(y_i – \bar{y})^2}$$

\(SS_{\hat{y}}\)は、被説明変数の予測値の偏差平方和である。
$$SS_{\hat{y}} = \sum{(\hat{y_i} – \bar{\hat{y}})^2}$$

平方和の分解

$$SS_y = SS_{\hat{y}} +SS_e$$

参考書

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