总体回归函数英语

SSR=Sum of Squares due to RegressionSSE=Sum of Squares due to Error

SSR（regression sum of squares）为回归平方和，SSE（error sum of squares）为残差平方和。

回归平方和ESS是总偏差平方和（总离差平方和）TSS与残差平方和之差RSS，ESS= TSS-RSS。

残差平方和是在线性模型中衡量模型拟合程度的一个量，用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组，以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。

残差平方和RSS具有以下性质

只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等，其决定系数为0。

增加解释变量必然导致RSS减小。因此，如果想降低RSS，只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。

包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时，RSS为0，决定系数为1。

F检验和t检验之间的关系：在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验，也可以进行单侧检验。而F检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的P值相同。

quantile的意思是分位数；分位点

音标：英 [ˈkwɒntaɪl]

美 [ˈkwɑːntaɪl]

翻译：分位数，分位点数，狂忒二回归

相关短语：

Quantile Functions 分位数函数

Quantile Regression Model 分量回归模型 ; 分位数回归模型

quantile immobility ratio 惯性率

双语例句：

The precision for the frequency and quantile statistics can be modified for an individual column or a group of columns.

可以为单个列或一组列修改频率和分位数统计信息的精确度。

Quantile regression is a basic tool for estimating conditional quantiles of a response variable Y given a vector of regressors X.

分位数回归是给定 回归变量X，估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法。