衛(wèi)同學(xué)
2022-03-10 13:57之前上課的時候有提到過f檢驗(yàn)中s1的方差要大于s2的方差；那么這里；MSR的方差也一定大于MSE的方差，既然如此，能否解釋一下為什么regression的方差會大于殘差的方差，而且如果說殘差的方差大過regerssion的方差，又有什么特殊意義嗎？
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1個回答
Jessica助教
2022-03-10 14:34
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同學(xué)你好
對于一個好的回歸模型來講，殘差項(xiàng)應(yīng)該是很小的，接近于0的，那么對應(yīng)的殘差項(xiàng)的方差也是比較小的。因此，相對比之下，如果回歸的方差是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于殘差項(xiàng)的方差時 ，表明此時模型估計產(chǎn)生的偏差對估計本身的影響不大，我們可以認(rèn)為說此時的這個模型擬合度是很好的。
相反，如果回歸的方差是小于殘差項(xiàng)的方差時 ，表明此時模型估計產(chǎn)生的偏差是非常大的，也就是說此時的這個模型的擬合效果是很差的，該模型無法使用，需要重新構(gòu)建模型了。
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