Simone
SSE是误差项平方和,反映误差情况,RSS 反映的也是误差项情况·；都是一样的意思。
残差平方弊辩姿和是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。
为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少，统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差，把每个残差平方之后加起来 称为残差平方和，它表示随机误差的效应。
每一点y的估计值与实际值之差的平方之和称为残差平方和,而y的实际值和平均值的差的平方之和称为总平方和；简单来说,一组数据的残差平方和越小,其拟合程度越好。
有许多衡量拟合优度的标准，最常用的一种做法是选择参数c使得拟合模型与实际观测值在各点的残差(或离差) ek=yk－f(xk，c)的 加权平方和达到灶腊最小，此时租绝所求曲线称作在加权最小二乘意义下对数据的拟合曲线。
