残差平方和と決定係数
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残差平方和と決定係数の違い
残差平方和 vs. 決定係数
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. 決定係数（けっていけいすう、coefficient of determination）は、独立変数（説明変数）が従属変数（被説明変数）のどれくらいを説明できるかを表す値である。寄与率と呼ばれることもある。標本値から求めた回帰方程式のあてはまりの良さの尺度として利用される。.
残差平方和と決定係数間の類似点
残差平方和と決定係数は（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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残差平方和と決定係数の間の比較
決定係数が4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7.69%です = 1 / (9 + 4)。
参考文献
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