统计 - 残差平方
在统计学中，残差平方和（RSS），也称为平方残差和（SSR）或预测误差平方和（SSE）的和是残差的平方和（从实际经验 数据值）。
残差平方和（RSS）由以下函数定义和给出:
式
$ {RSS = \\ sum_ {i = 0} ^ n（\\ epsilon_i）^ 2 = \\ sum_ {i = 0} ^ n（y_i - （\\ alpha + \\ beta x_i））^ 2} $
其中 -
$ {X，Y} $ =值集。
$ {\\ alpha，\\ beta} $ =值的常量。
$ {n} $ =设置count的值
例子
问题陈述:
考虑两个人口群，其中X = 1,2,3,4和Y = 4,5,6,7，一致价值$ {\\ alpha} $ = 1，$ {\\ beta} $ = 2.找到残差和 的两个群体的平方（RSS）值。
解决方案:
鉴于，
$ {X = 1,2,3,4 \\ Y = 4,5,6,7 \\ \\ alpha = 1 \\ \\ beta = 2} $
安排:
替换配方中的给定质量，剩余平方和公式
${RSS = \sum_{i=0}^n(\epsilon_i)^2 = \sum_{i=0}^n(y_i - (\alpha + \beta x_i))^2, \\[7pt]
\ = \sum(4-(1+(2x_1)))^2 + (5-(1+(2x_2)))^2 + (6-(1+(2x_3))^2 + (7-(1+(2x_4))^2, \\[7pt]
\ = \sum(1)^2 + (0)^2 + (-1)^2 + (-2)^2, \\[7pt]
\ = 6 }$