1樓：匿名使用者
兩個都可以用來計算f statistics，只是計算方法不同，區別如下
一、含義不同
2、ssr：迴歸平方和，是反映自變數與因變數之間的相關程度的偏差平方和。用迴歸方程或迴歸線來描述變數之間的統計關係時，實驗值yi與按迴歸線**的值yi並不一定完全一致。
二、計算方法不同
1、sse：變數x與y的一組資料對(xₑ，yₑ)（e=1，2，…ə），其中各xₑ是彼此不同的 。
2、ssr：msr（迴歸均方誤）=rss/1 mse(殘差均方誤)=ess/n-2，其中n為迴歸方程式中變數組的個數。
三、組成不同
1、sse：只有常數項沒有其他解釋變數的迴歸方程的rss和tss相等，其決定係數為0。
2、ssr：包含常數項全部解釋變數的個數k等於樣本數n時，rss為0，決定係數為1。
2樓：匿名使用者
sse是殘差平方和，ssr迴歸平方和。用來計算f檢驗的統計量=msr/mse 二者分別是ssr和sse處以相應自由度的均方值。
希望可以幫助你。
計量和統計學中的rss ess 和sse ssr
3樓：奮鬥中前進
但是regression和error是兩個名詞他們要用of 或者 from放在後面又因為意思的不同就變成了rss=sse ess=ssr。
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