residualsumofsquares

词条：residual sum of squares

词性分析

“residual sum of squares” 是一个名词短语，通常用于统计学和回归分析中。它指的是残差平方和，表示模型预测值与实际观察值之间差异的平方和。该词组没有形容词形式，主要作为名词使用。

词语辨析

在统计学中，残差平方和是评估模型拟合优度的重要指标。它与其他相关概念如“总平方和”（total sum of squares）和“回归平方和”（regression sum of squares）相对立，后者用于衡量模型解释的变异性。

词汇扩充

• residuals（残差）
• sum of squares（平方和）
• variance（方差）
• model fitting（模型拟合）

近义词

• error sum of squares（误差平方和）
• deviation sum of squares（偏差平方和）

反义词

• explained sum of squares（解释平方和）

柯林斯词典定义

在柯林斯词典中，"residual sum of squares" 被定义为一种统计量，用于表示观察值与模型预测值之间的差异。

牛津词典定义

牛津词典将“residual sum of squares”定义为回归分析中的一个重要参数，表示模型未能解释的变异。

用法

在统计模型中，残差平方和越小，说明模型的拟合效果越好。它常用于线性回归分析以及其他回归模型的评估中。

例句

• The residual sum of squares indicates how well the model fits the data.

  残差平方和表明模型与数据的拟合程度。

• To minimize the residual sum of squares, we need to optimize the model parameters.

  为了最小化残差平方和，我们需要优化模型参数。

• The residual sum of squares is used to assess the accuracy of predictions.

  残差平方和用于评估预测的准确性。

• In regression analysis, the residual sum of squares plays a crucial role.

  在回归分析中，残差平方和起着至关重要的作用。

• A lower residual sum of squares suggests a better fit of the model.

  较低的残差平方和暗示模型拟合更好。

• The formula for calculating the residual sum of squares is straightforward.

  计算残差平方和的公式很简单。

• Researchers often report the residual sum of squares in their findings.

  研究人员通常在研究结果中报告残差平方和。

• The residual sum of squares can help identify outliers in the data.

  残差平方和可以帮助识别数据中的异常值。

• When comparing models, the residual sum of squares is an important metric.

  在比较模型时，残差平方和是一个重要的指标。

• Statisticians use the residual sum of squares to improve their models.

  统计学家使用残差平方和来改进他们的模型。

• The residual sum of squares is often minimized in optimization problems.

  残差平方和通常在优化问题中被最小化。

• By analyzing the residual sum of squares, we can enhance model performance.

  通过分析残差平方和，我们可以提高模型性能。

• The residual sum of squares reflects the variability not explained by the model.

  残差平方和反映了模型未解释的变异性。

• In many cases, a high residual sum of squares indicates poor model fit.

  在许多情况下，高残差平方和表明模型拟合不良。

• The analysis of the residual sum of squares can provide insights into data quality.

  对残差平方和的分析可以提供有关数据质量的见解。

• Visualizing the residual sum of squares can help in understanding model errors.

  可视化残差平方和可以帮助理解模型错误。

• The residual sum of squares is crucial for evaluating different statistical models.

  残差平方和对于评估不同的统计模型至关重要。

• Researchers often strive to lower the residual sum of squares in their studies.

  研究人员通常努力降低他们研究中的残差平方和。

• The residual sum of squares can be influenced by the choice of independent variables.

  残差平方和可能会受到自变量选择的影响。