SSR SSE

 

 

■ SSR (Sum of Squares for Regression)

SSR은 회귀 모델이 설명하는 종속 변수의 변동이며 예측된 값과 종속 변수의 평균 간의 차이를 제곱하여 합한 값으로 계산된다.

 
\[ SSR = \sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i - \bar{y})^2 \]

 
- \( \hat{y}_i \)는 관측치 \(i\)에 대한 예측값 
- \( \bar{y} \)는 종속 변수의 평균값 
- \( n \)은 전체 관측치의 수 

 

 

 

 

■ SSE (Sum of Squares for Error)

SSE는 회귀 모델이 설명하지 못하는 종속 변수의 변동이며 실제 값과 예측된 값 간의 차이를 제곱하여 합한 값으로 계산된다.

 
\[ SSE = \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 \]

 
- \( y_i \)는 관측치 \(i\)에 대한 실제 값 
- \( \hat{y}_i \)는 관측치 \(i\)에 대한 예측값 
- \( n \)은 전체 관측치의 수