Residual sum of squares
http://dbpedia.org/resource/Residual_sum_of_squares an entity of type: WikicatLeastSquares
統計学において、残差平方和（ざんさへいほうわ、英: residual sum of squares, RSS）は、残差の平方（二乗）の和である。残差二乗和、SSR（sum of squared residuals）やSSE（sum of squared errors of prediction）とも呼ばれる。残差平方和はデータと推定モデルとの差異を評価している尺度である。小さいRSSの値はデータに対してモデルがぴったりとフィットしていること示している。 一般的に、 = + (残差平方和) が成り立つ。
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殘差平方和（residual sum of squares，縮寫：RSS）在統計學上是指將所有做預測時的誤差值平方加起來得出的數： 它是衡量数据与估计模型之间差异的尺度。较小的残差平方和表示模型能良好地拟合数据。在确定参数和选择模型时，残差平方和是一种。通常，总的方差=已经被模型解释了的平方和+残差平方和。 殘差平方和這個數值在機器學習上是普通最小二乘法等演算法的重心。
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En estadística e inteligencia artificial, la suma residual de cuadrados (RSS), también conocida como suma de residuos cuadrados (SSR) o suma de cuadrados de estimación de errores (SSE), es la suma de los cuadrados de residuos (desviaciones predichas a partir de valores empíricos reales). de datos). Es una medida de la discrepancia entre los datos y un modelo de estimación, como una regresión lineal. Un RSS pequeño indica un ajuste estrecho del modelo a los datos. Se utiliza como criterio de optimización en la selección de parámetros y la selección de modelos .
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Die Residuenquadratsumme, Quadratsumme der Residuen oder auch Summe der Residuenquadrate bezeichnet in der Statistik die Summe der quadrierten (Kleinste-Quadrate-)Residuen (Abweichungen zwischen Beobachtungswerten und den vorhergesagten Werten) aller Beobachtungen. Da zunächst Abweichungsquadrate (hier Residuenquadrate) gebildet werden und dann über alle Beobachtungen summiert wird, stellt sie eine Abweichungsquadratsumme dar. Die Residuenquadratsumme ist ein Gütekriterium für ein lineares Modell und beschreibt die Ungenauigkeit des Modells. Sie erfasst die Streuung der Beobachtungswerte um die vorhergesagten Werte der Zielgröße, also die Streuung, die durch die Stichproben-Regressionsgerade nicht erklärt werden kann. Sie wird daher auch als die nicht erklärte Abweichungsquadratsumme (oder
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In statistics, the residual sum of squares (RSS), also known as the sum of squared residuals (SSR) or the sum of squared estimate of errors (SSE), is the sum of the squares of residuals (deviations predicted from actual empirical values of data). It is a measure of the discrepancy between the data and an estimation model, such as a linear regression. A small RSS indicates a tight fit of the model to the data. It is used as an optimality criterion in parameter selection and model selection.
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Residuenquadratsumme
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Suma residual de cuadrados
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残差平方和
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Residual sum of squares
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殘差平方和
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Die Residuenquadratsumme, Quadratsumme der Residuen oder auch Summe der Residuenquadrate bezeichnet in der Statistik die Summe der quadrierten (Kleinste-Quadrate-)Residuen (Abweichungen zwischen Beobachtungswerten und den vorhergesagten Werten) aller Beobachtungen. Da zunächst Abweichungsquadrate (hier Residuenquadrate) gebildet werden und dann über alle Beobachtungen summiert wird, stellt sie eine Abweichungsquadratsumme dar. Die Residuenquadratsumme ist ein Gütekriterium für ein lineares Modell und beschreibt die Ungenauigkeit des Modells. Sie erfasst die Streuung der Beobachtungswerte um die vorhergesagten Werte der Zielgröße, also die Streuung, die durch die Stichproben-Regressionsgerade nicht erklärt werden kann. Sie wird daher auch als die nicht erklärte Abweichungsquadratsumme (oder kurz nicht erklärte Quadratsumme) bezeichnet. Neben der Residuenquadratsumme spielt in der Statistik auch die totale Quadratsumme und die erklärte Quadratsumme eine große Rolle. Um einen globalen F-Test durchzuführen, sind oft mittlere Abweichungsquadrate von Interesse. Dividiert man die Residuenquadratsumme durch die residualen Freiheitsgrade, erhält man das mittlere Residuenquadrat. Die Teststatistik eines globalen F-Tests ist dann gegeben durch den Quotienten aus dem „mittleren Quadrat der erklärten Abweichungen“ und dem „mittleren Residuenquadrat“.
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En estadística e inteligencia artificial, la suma residual de cuadrados (RSS), también conocida como suma de residuos cuadrados (SSR) o suma de cuadrados de estimación de errores (SSE), es la suma de los cuadrados de residuos (desviaciones predichas a partir de valores empíricos reales). de datos). Es una medida de la discrepancia entre los datos y un modelo de estimación, como una regresión lineal. Un RSS pequeño indica un ajuste estrecho del modelo a los datos. Se utiliza como criterio de optimización en la selección de parámetros y la selección de modelos . En general, suma total de cuadrados = suma explicada de cuadrados + suma residual de cuadrados. Para ver una prueba de esto en el caso de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) multivariante, consulte partición en el modelo OLS general .
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In statistics, the residual sum of squares (RSS), also known as the sum of squared residuals (SSR) or the sum of squared estimate of errors (SSE), is the sum of the squares of residuals (deviations predicted from actual empirical values of data). It is a measure of the discrepancy between the data and an estimation model, such as a linear regression. A small RSS indicates a tight fit of the model to the data. It is used as an optimality criterion in parameter selection and model selection. In general, total sum of squares = explained sum of squares + residual sum of squares. For a proof of this in the multivariate ordinary least squares (OLS) case, see partitioning in the general OLS model.
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統計学において、残差平方和（ざんさへいほうわ、英: residual sum of squares, RSS）は、残差の平方（二乗）の和である。残差二乗和、SSR（sum of squared residuals）やSSE（sum of squared errors of prediction）とも呼ばれる。残差平方和はデータと推定モデルとの差異を評価している尺度である。小さいRSSの値はデータに対してモデルがぴったりとフィットしていること示している。 一般的に、 = + (残差平方和) が成り立つ。
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殘差平方和（residual sum of squares，縮寫：RSS）在統計學上是指將所有做預測時的誤差值平方加起來得出的數： 它是衡量数据与估计模型之间差异的尺度。较小的残差平方和表示模型能良好地拟合数据。在确定参数和选择模型时，残差平方和是一种。通常，总的方差=已经被模型解释了的平方和+残差平方和。 殘差平方和這個數值在機器學習上是普通最小二乘法等演算法的重心。
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