1. Sum Of Squares Due To Error 对于第i个观察点, 真实数据的Yi与估算出来的Yi-head的之间的差称为第i个residual, SSE 就是所有观察点的residual的和2. Total Sum Of Squares 3. Sum Of Squares Due To Regression 通过以上我们能得到以下关于他们三者的关系 决定系数: 判断 回归方程 的拟合程度 (coefficient of determination)决定系数也就是说: 通过回归方程
Akaike information criterion,AIC是什么?一个用来筛选模型的指标.AIC越小模型越好,通常选择AIC最小的模型.第一句话好记,第二句话就呵呵了,小编有时候就会迷惑AIC越大越好还是越小越好.所以,还是要知其所以然的. 在AIC之前,我们需要知道Kullback–Leibler information或 Kullback–Leiblerdistance.对于一批数据,假设存在一个真实的模型f,还有一组可供选择的模型g1.g2.g3…gi,而K-L 距离就是用模型 gi