残差平方和 python

残差平方和在Python中可以通过使用相关的类库来实现。Python的相关类库已经帮我们实现了具体的计算方法。在数理统计中，残差是指实际观察值与估计值之间的差。通过计算残差平方和最小的方法来确定直线的位置。基本思路是对于一元线性回归，使用公式np.sum((y-np.mean(y))**2)来计算残差平方和。其中，y是观测值的一维向量，np.mean(y)表示观测值的平均值。例如，如果y = np.array([11,8.5,15,18,11])，那么计算残差平方和的代码为np.sum((y-np.mean(y))**2)，结果为56.8。为了更好地理解残差平方和的计算过程，我们可以使用公式np.multiply((X - np.mean(X)).transpose(),(y-np.mean(y))).sum() / (X.shape - 1)来进行计算，其中X和y都是一维向量，np.mean(X)和np.mean(y)分别表示X和y的均值，X.shape表示样本数量。一个例子的计算结果为22.65。