统计学ssr和sse的计算
    统计学中的SSR（回归平方和）和SSE（误差平方和）是用来评估回归模型拟合程度的重要指标。在统计学中，回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，而SSR和SSE则帮助我们了解回归模型的拟合程度和误差分布情况。
    首先，我们来看一下SSR的计算。SSR代表了回归模型可以解释的变量间差异的部分，计算公式为SSR = Σ(ŷi ȳ)²，其中ŷi表示模型对第i个观测值的预测值，ȳ表示因变量的均值，Σ表示对所有观测值求和。换句话说，SSR衡量了模型所解释的因变量的变异程度。
    接下来是SSE的计算。SSE代表了回归模型无法解释的部分，即残差的平方和，计算公式为SSE = Σ(yi ŷi)²，其中yi表示实际观测值，ŷi表示模型对第i个观测值的预测值，Σ表示对所有观测值求和。换句话说，SSE衡量了模型无法解释的因变量的变异程度。
    在回归分析中，我们还常常关注SST（总平方和），它代表了因变量的总变异程度，计算公式为SST = SSR + SSE。这三个指标之间的关系可以帮助我们判断回归模型的拟合程度。如果SSR较大，SSE较小，那么回归模型可以较好地解释因变量的变异；反之，如果SSE较大，说明模型的拟合程度较差。
    综上所述，SSR和SSE是回归分析中用来评估模型拟合程度的重要指标，通过计算这两个指标可以帮助我们了解回归模型对因变量变异的解释程度以及模型的预测能力。

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