※ 引述《cyshen (喔喔喔)》之銘言：
: 若迴歸模型為Y_i=βo+β1x_i+ε_i
: 在作ANOVA時
: 會將變異來源分成Regression和Error
: 接著可以求出SSE(Error Sum of Squared)
: ^^^^^誤差
: 但我納悶的是SSE=Σe_i^2
: ^^^明明就是"殘差"平方的加總,所以應該是
: Residual Sum of Squared才對啊
: 怎麼會是Error呢?
: 誤差和殘差是不同的觀念
: 請問為什麼這裡用誤差取代了殘差呢?
: 謝謝~~~^^
在資料分析中,誤差常是我們關心但實際上又無法得知的.
因此若在模型假設正確的前提下,
我們以可知的殘差來估計(猜測)未知誤差的值,
而SSE便可視為是總變異中由誤差所造成的變異.
這是資料分析統計推論時常用的手法,以可知猜測未知...
估計如此,檢定如此,迴歸亦如是.
個人淺見.
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