squared deviation 怎么算
1、R-squared是采用最小二乘法进行参数估计，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。
2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。
F统计量是指在零假设成立的情况下，符合F分布的统计量。
扩展资料：
R平方为1，则基金与业绩评价基准是完全相关的。R平方为0，意味着两者是不相关的。R平方越低，β系数作为基金波动性指标的可靠性越低。R平方越接近1，β系数则越能体现基金的波动性。在晨星的基金评价体系中，同时列示了β系数和R平方。
用统计工具作为风险衡量指标，是一种较好的考察基金风险的的手段，但投资者应当记住，不能仅仅根据一个风险衡量指标来做决策。低的风险衡量指标并不能保证投资的百分之百安全，因为没有任何指标能完全准确地预测基金未来的风险。
拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度，也就是“R-squared”。
⑴．剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值（ ）与病害发生的实际情况(y)进行比较，求得它们的差异平方和(Q)、回归误差(S)及曲线相关比(r)的值，希望Q、S的值愈小愈好，曲线相关比（r）愈大愈好。
， r(曲)=1－(Q/Lyy)
⑵．卡方（c2）检验的计算公式
⑶．回归误差检验法 （Sy/x检验）
通常，多因素预测方程的通式为： y=b0+b1x1+b2x2+···+bnxn±2Sy/x
方程尾部的Sy/x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时，认为预测值落在2个回归误差的范围之内，就认为预测正确，其实，回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的，当原始数据的摆动范围愈大，所建方程的回归误差Sy/x也就愈大，此时用Sy/x作为检验标准，也就扩大了误差范围，因此，该方法的使用尚需探讨。
⑷．参数检验法（线性回归检验法）
在预测模型研制一章中已经提到，要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况，即 =y时，它们应符合： =0+1y，
用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归，就可以得到如下的线性回归式
=a + by，
当有数个预测方程时，便可得到数个如下的线性回归式：
=a1 + b1y，
=a2 + b2y，，
． ． ．
． ． ．
=an + bny， 。
此时比较几个a值和b值，当a值愈趋近于0，b愈趋近于1，则说明该方程的预测效果愈好。
方差有两种biased和unbiased，前者除以n；后者除以n-1，叫做Bessel's correction，可以修正样本的variance,更精确描述样本空间。matlab采用的是后者。
抄一段对两者区别的解释
In statistics, Bessel's correction, named after Friedrich Bessel, is the use of n − 1 instead of n in the formula for the sample variance and sample standard deviation, where n is the number of observations in a sample: it corrects the bias in the estimation of the population variance, and some (but not all) of the bias in the estimation of the population standard deviation.
That is, when estimating the population variance and standard deviation from a sample when the population mean is unknown, the sample variance is a biased estimator of the population variance, and systematically underestimates it. Multiplying the standard sample variance by n/(n − 1) (equivalently, using 1/(n − 1) instead of 1/n) corrects for this, and gives an unbiased estimator of the population variance. The cost of this correction is that the unbiased estimator has uniformly higher mean squared error than the biased estimator.
A subtle point is that, while the sample variance (using Bessel's correction) is an unbiased estimate of the population variance, its square root, the sample standard deviation, is a biased estimate of the population standard deviation; because the square root is a concave function, the bias is downward, by Jensen's inequality. There is no general formula for an unbiased estimator of the population standard deviation, though there are correction factors for particular distributions, such as the normal; see unbiased estimation of standard deviation for details.
One can understand Bessel's correction intuitively as the degrees of freedom in the residuals vector:
(x_1-\overline,\,\dots,\,x_n-\overline),
where \overline is the mean. While there are n independent samples, there are only n − 1 independent residuals, as they sum to 0.
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泰兴市18271885652： 什么是标准差、极差,他们的意义是什么? - ？
慕古莱普： 标准差(Standard Deviation) ,中文环境中又常称均方差,但不同于均方误差(mean squared error,均方误差是各数据偏离平均数的距离平方的平均数,也即误差平方和的平均数,计算公式形式上接近方差,它的开方叫均方根误差,均方根误差才和标准差形式上接近),标准差是离均差平方和平均后的方根,用σ表示.标准差是方差的算术平方根.标准差能反映一个数据集的离散程度.平均数相同的,标准差未必相同. 极差,是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation),其最大值与最小值之间的差距;即最大值减最小值后所得之数据.极差不能用作比较,单位不同 ; 方差能用作比较, 因为都是个比率.
泰兴市18271885652： 标准差σ,这个符号怎么读? - ？
慕古莱普： 标准差σ的符号读:[ˈsɪgmə]. σ是希腊字母,英文表达sigma,汉语译音为“西格玛”.术语σ用来描述任一过程参数的平均值的分布或离散程度. sigma 英 [ˈsɪgmə] 美 ['sɪɡmə] n.希腊字母表的第十八字母(∑,σ). 扩展资料: 标准...
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慕古莱普： 1、方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数,用字母d表示.在概率论和数理统计中,方差(variance)用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度.在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着...
