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#14．總變差（總離差平方和）：在回歸模型中，被解釋變量的觀測值與其均值的離差平方和。（3分）15．回歸變差（回歸平方和）：在回歸模型中，因變量的估計值與其均值的離差平方和，（2分）也就是由解釋變量解釋的變差。（1分）16．剩余變差（殘差平方和）：在回歸模型中，因變量的觀測值與估計值之差的平方和，（2分）是不能由解釋變量所解釋的部分變差。（1分）估計標準誤差：在回歸模型中，隨機誤差項方差的估計量的平方根。（3分）樣本決定系數(shù)：回歸平方和在總變差中所占的比重。（3分）點預(yù)測：給定自變量的某一個值時，利用樣本回歸方程求出相應(yīng)的樣本擬合值,以此作為因變量實際值和其均值的估計值。（3分）擬合優(yōu)度：樣本回歸直線與樣本觀測數(shù)據(jù)之間的擬合程度。（3分）殘差：樣本回歸方程的擬合值與觀測值的誤差稱為回歸殘差。（3分）顯著性檢驗：利用樣本結(jié)果，來證實一個虛擬假設(shè)的真?zhèn)蔚囊环N檢驗程序。（3分）回歸變差：簡稱ESS，表示由回歸直線（即解釋變量）所解釋的部分0分），表示x對y的線性影響（1分）。剩余變差：簡稱RSS,是未被回歸直線解釋的部分0分），是由解釋變量以外的因素造成的影響（1分）。
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