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总离差平方和
2026-05-31【朝闻】
简介总离差平方和（Total Sum of Squares, SST）是统计学中用于衡量数据点与均值之间差异的指标，常用于回归分析和方差分析中。 项目 ...
总离差平方和（Total Sum of Squares, SST）是统计学中用于衡量数据点与均值之间差异的指标，常用于回归分析和方差分析中。
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 所有观测值与总体均值差的平方和 |
| 公式 | $ ext{SST} = sum (y_i - ar{y})^2 $ |
| 用途 | 衡量数据的总变异程度 |
| 应用 | 回归分析、方差分析等 |
总离差平方和反映了数据的总体波动情况。在回归模型中，它被分解为回归平方和与残差平方和，帮助评估模型的拟合效果。计算时需先求出数据均值，再计算每个数据点与均值的差值平方，最后求和。该指标是理解数据分布和模型性能的重要基础。
