如何在 Excel 中计算残差平方和

残差是回归模型中观测值与预测值之间的差异。

计算方法如下：

残差 = 观测值 – 预测值

了解回归模型对数据集的拟合程度的一种方法是计算残差平方和，计算公式如下：

残差平方和 = Σ(e i ) 2

金子：

值越低，模型越适合数据集。

本教程提供了在 Excel 中计算简单线性回归模型和多元线性回归模型的残差平方和的示例。

假设我们在Excel中有以下数据集：

要计算使用 x 作为预测变量、y 作为响应变量的简单线性回归模型的残差平方和，我们可以使用LINEST()函数，该函数使用以下语法：

LINEST(known_ys, [known_xs], [const], [stats])

金子：

下面的截图展示了如何在实际中使用该功能：

回归模型的残差平方和显示在输出第二列的最后一个单元格中。在此示例中，残差平方和为50.75 。

假设我们在Excel中有以下数据集：

同样，我们可以使用 LINEST() 函数来计算模型的残差平方和。

唯一的区别是我们将为known_xs参数指定两列值：

该多元线性回归模型的残差平方和为49.83 。

如何在 Excel 中执行简单线性回归如何在 Excel 中执行多元线性回归残差平方和计算器

大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多