r语言计算二元线性回归方程的残差平方和SSE

在R语言中，可以使用lm()函数来进行二元线性回归，然后使用summary()函数查看回归结果，其中包括了残差平方和SSE。

例如，假设有一个数据集df，其中x和y是自变量和因变量，可以使用以下代码计算二元线性回归方程的残差平方和SSE：

model <- lm(y ~ x, data = df)
summary(model)$sigma^2 * (nrow(df) - length(model$coefficients))

其中，summary(model)$sigma^2返回模型的残差方差，nrow(df)返回数据集df的行数，length(model$coefficients)返回模型的系数个数（包括截距和自变量系数）。

注意，这里的残差平方和SSE并不是lm()函数的输出结果之一，需要通过计算来得到。

相关问题

线性回归方程残差值代码

下面是使用 Python 实现线性回归方程残差值的代码示例：

import numpy as np

# 输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 计算线性回归方程参数
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)
numerator = np.sum((x - x_mean) * (y - y_mean))
denominator = np.sum((x - x_mean) ** 2)
slope = numerator / denominator
intercept = y_mean - slope * x_mean

# 计算残差值
y_pred = slope * x + intercept
residuals = y - y_pred

print(residuals)

输出结果为：

[-0.2 -0.2  0.   0.2  0.2]

其中，变量 `residuals` 表示每个样本的残差值。

线性回归方程残差值怎么算

线性回归方程的残差值是指每个样本点的实际值与预测值之间的差异，可以通过以下公式来计算：

残差 = 实际值 - 预测值

其中，实际值指的是样本点在训练集中的真实标签值，预测值则是根据线性回归模型计算出来的值。对于一个线性回归方程 y = mx + b，可以通过以下步骤来计算残差值：

1. 对于一个样本点 (x, y)，根据方程计算出预测值 y_pred = mx + b。
2. 计算残差值 residual = y - y_pred。
3. 重复上述步骤，对于所有的样本点都计算出相应的残差值。

这些残差值可以用来评估模型的拟合效果，越接近于零表示模型拟合得越好。