回歸平方和，SSR=ESS，殘差平方和，SSE(SumofSquaresforError)=RSS，總偏差平方和，SST=TSS，SSE SSR=SSTRSS ESS=TSS,現(xiàn)代代數(shù)環(huán)的R立方的計(jì)算方法，R立方=SSR/SST=1-SSE/SST,s*ST-公司連續(xù)三年虧損，退市警示 尚未完成股改,s-股改還沒有完成。
圖1是給出的公式，圖2是給出的例子。
現(xiàn)代代數(shù)環(huán)的R立方的計(jì)算方法，R立方=SSR/SST=1-SSE/SST。其中SST=SSR SSE，SST為總平方和，SSR為回歸平方和，SSE為殘差平方和?；貧w平方和，SSR=ESS，殘差平方和，SSE(SumofSquaresforError)=RSS，總偏差平方和，SST=TSS，SSE SSR=SSTRSS ESS=TSS。
s-股改還沒有完成。ST-公司連續(xù)兩年虧損，被特殊處理。* ST-公司連續(xù)三年虧損，退市警示。SST——公司連續(xù)兩年虧損，股改未完成。s * ST-公司連續(xù)三年虧損，退市警示 尚未完成股改。一般建議新手不要碰ST股，因?yàn)槠渫稒C(jī)性和操作性太強(qiáng)。
4、回歸中怎么證明SST=SSR SSE由于一元線性回歸方程要求回歸所得平方和最小，因此根據(jù)“最小二乘法”原理建立回歸方程。在此基礎(chǔ)上，可以證明SST=SSe SSr，誤差是一列平方和。模型一行在組間，一行誤差在組內(nèi)，合計(jì)為總誤差SST = 278.9475 SSR = 183.24469 SSE = 95.70281擴(kuò)展數(shù)據(jù):SS為平方和，其列中的三個(gè)值分別為回歸誤差平方和(SSE)、殘差平方和(SSR)和總體平方和(SST)，參數(shù)估計(jì)、t檢驗(yàn)、方差的單變量和多變量分析、協(xié)方差分析、交互作用模型、平衡和非平衡設(shè)計(jì)、嵌套設(shè)計(jì)、隨機(jī)效應(yīng)、多個(gè)均值的兩兩比較、缺失數(shù)據(jù)的處理、方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)、正態(tài)性檢驗(yàn)、變量變換等。
