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回归百平方和占总误差平方和的比例。
回归平方和，是反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时，实验值yi与按回归线预测的值Yi并不一定完全一致。
误差平方和又称残差平方和、组内平方和等，根据度n个观察值拟合适当的模型后，余下未能拟合部问份(ei=yi一y平均)称为残差，其中y平均表示n个观察值的平均值，所有n个残差平方答之和称误差平方和。
扩展资料
RSS(Residual Sum of Squares)=∑(u)2称为残差平方和，ESS (Explained Sum of Squares)=∑(ŷ-ȳ)2称为回归平方和。残差平方和越小，自变量与因变量之间的相关性越好。
在方差分析中，我们将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原回材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法摔制的(如员工素质与机遇等因素)。
参考资料来源：答百度百科-回归平方和
参考资料来源：百度百科-误差平方和
R^2（R的平方）就是百“相关系数”的平方值，R就是“相关系数”度。
在你不清楚的情况下，其实这种问题也很好验证的，你问随便输一组数据，做出你的“趋势线”然后添加出R^2值。然答后你再对这组数据在进行“相关系数”分析，你回就会发现R就是“相关系数”。还有疑问请追问，希望楼主采纳哈！呵答呵
相关系数的显著百性检验的目的是为了检验两个变量之间样本相关系数r(r≠0)与一个相关系数=0的已知总体之间度的差别是否是由于抽样误差所产生的，如果差别有统计学意义，则说问明两个变量之间存在相关关系。在已经答检验两个变量存在相关关系的情况下，相关系数的版绝对值越趋近于1，则两个变量相关关系越密切，越趋近于权0，则两个变量相关关系越不密切。
用趋势线拟合数据时，Excel 会自动计算其 R 平方值。如果需要，您可以在...像一元线性回归预测方法里面也有这个R，相关系数是反映两个变量间是否存在相关...