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迴歸平方和
鎖定
迴歸平方和ESS (Explained Sum of Squares)是
因變量迴歸值ŷ-
因變量平均值y的離差平方和，數值上=∑(ŷ-ȳ)
2，也稱為解釋平方和。用
迴歸方程或迴歸線來描述變量之間的統計關係時，實驗值yi與按回歸線預測的值ŷ並不一定完全一致。ESS越大説明
多元線性迴歸線對樣本
觀測值的擬合情況越好。
- 中文名
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迴歸平方和
- 外文名
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Explained Sum of Squares
- 別 名
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ESS
- 表達式
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ESS=∑(ŷ-ȳ)2
- 應用學科
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數理學科（數學，計量經濟學等）
- 作 用
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反映自、因變量程度偏差平方和
計算公式
迴歸平方和ESS是總偏差平方和（總離差平方和）TSS與殘差平方和之差RSS，ESS= TSS-RSS。
其中，TSS=∑(yi-ȳ)
2=∑(u)
2，其中ȳ是各實驗值yi的
平均值，u=y-ŷ；RSS=∑(yi-ŷ)
2。
- 參考資料
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1.
證券分析師勝任能力考試輔導教材編寫組．發佈證券研究報告業務．武漢：中國石化出版社，2017：70
