我要学统计|1.1 Simple Linear Regression

已于 2024-07-24 17:03:10 修改
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于 2024-07-24 15:34:39 首次发布
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对应视频教程：ISLP【EP013】  

 Residual Sum of Squares, RSS 残差平方和

可以理解为实际结果和拟合结果之间的总平方差异。The total square discrepancy between the actual outcome and the fit.

RSS=e_{1}^{2} +e_{2}^{2} +e_{3}^{2} +......+e_{n}^{2}

\hat{e}_{i}=y_{i}-\hat{y} _{i} ,    \hat{y}_{i} =\hat{\beta }_{0} +\hat{\beta }_{1} x_{i}

\hat{e}_{i} Residual 残差：the discrepancy between the actual outcome and the fit(the predicted outcome)

 the Least Square Approach 最小二乘法

the least square line即为令\sum e_{i}^{2}最小的一条线

slope 斜率； intercept 截距

Accessing the Accuracy of the coefficient Estimates （Confidence Intervals）

Standard Error of the slope and intercept

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