回归估计标准误差公式
时间：2026-01-18 05:40:06来源：回归估计标准误差是衡量回归模型预测精度的重要指标，用于评估实际值与预测值之间的差异程度。其计算公式为：
$$
S_e = sqrt{frac{sum (y_i - hat{y}_i)^2}{n - k - 1}}
$$
其中，$ y_i $ 是实际观测值，$ hat{y}_i $ 是预测值，$ n $ 是样本数量，$ k $ 是自变量个数。
| 名称 | 公式部分 | 说明 |
| 回归估计标准误差 | $ S_e $ | 衡量预测误差大小 |
| 残差平方和 | $ sum (y_i - hat{y}_i)^2 $ | 实际值与预测值的平方差之和 |
| 自由度 | $ n - k - 1 $ | 样本减去参数个数 |
该指标越小，说明模型拟合效果越好。在实际应用中，常用于比较不同回归模型的优劣。
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