拟合效果好坏的判断与残差
残差和偏差的区别高中数学？
残差和偏差的区别高中数学？
残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。
偏差又称为表观误差，是指个别测定值与平均值之差，它可以用来衡量测定结果的精密度高低。
偏差（bias）：
偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，则说明是低偏差；反之，如果准确度只有70%，则说明是高偏差。
残差计算公式？
残差怎么求
求残差公式：yx-1。残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话，我们可以将残差看作误差的观测值。
误差是测量测得的量值减去参考量值。测得的量值简称测得值，代表测量结果的量值。所谓参考量值，一般由量的真值或约定量值来表示。对于测量而言，人们往往把一个量在被观测时，其本身所具有的真实大小认为是被测量的真值。
随机误差和残差的含义与区别？
这两个概念在某程度上具有很大的相似性，都是衡量不确定性的指标，可是两者又存在区别。
一、性质不同
1、随机误差项：不包含在模型中的解释变量和其他一些随机因素对被解释变量的总影响项。
2、残差：残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。
二、作用不同
1、随机误差项：各种随机因素对模型的影响，反映了未纳入模型中的其他各种因素的影响。
2、残差：“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话，可以将残差看作误差的观测值。
三、特点不同
1、随机误差项：模型数学形式的误差，如用线性模型近似非线性经济关系，不属于随机误差。将随机误差项引入模型，是经济计量学与数理经济学的根本区别。
2、残差：应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。
线性回归方程拟合效果怎么判断？
R的平方愈接近1,这说明拟合效果就越好拟合的函数愈逼真.
相关系数越接近1越好，一般要求大于0.9，统计量的概率一般要小于0.05，所做的模型才可以使用。此外残差的置信区间应该包括0，但是对于拟合到什么程度，才算满意没有严格的标准来进行界定。
变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量*与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点(,)将散布在某一直线周围,因此,可以认为关于的回归函数的类型为线性函数,即,下面用最小二乘法估计参数、b,设服从正态分布,分别求对、b的偏导数,并令它们等于零，得方程组 解得 其中 ， 且为观测值的样本方差. 线性方程称为关于的线性回归方程,称为回归系数,对应的直线称为回归直线.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差. 利用公式求解：b 线性回归方程公式求出a 线性回归方程公式 是总的公式