残差平方和と統計学
ショートカット: 違い、類似点、ジャカード類似性係数、参考文献。
残差平方和と統計学の違い
残差平方和 vs. 統計学
統計学において、残差平方和（ざんさへいほうわ、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間の不一致を評価する尺度である。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、総平方和. 統計学（とうけいがく、statistics、Statistik）とは、統計に関する研究を行う学問である。 統計学は、経験的に得られたバラツキのあるデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性あるいは不規則性を見いだす。統計的手法は、実験計画、データの要約や解釈を行う上での根拠を提供する学問であり、幅広い分野で応用されている。 現在では、医学（疫学、EBM）、薬学、経済学、社会学、心理学、言語学など、自然科学・社会科学・人文科学の実証分析を伴う分野について、必須の学問となっている。また、統計学は哲学の一分科である科学哲学においても重要な一つのトピックになっている。.
残差平方和と統計学間の類似点
残差平方和と統計学は（ユニオンペディアに）共通の1のものを持っています: 回帰分析。
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残差平方和と統計学の間の比較
統計学が204を有している残差平方和は、9の関係を有しています。 彼らは一般的な1で持っているように、ジャカード指数は0.47%です = 1 / (9 + 204)。
参考文献
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