请选择您所选的方法或公式。
误差平方和
SSE（误差平方和）就是残差平方和。
S
σ 的估计值为：
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| SSE | 残差平方和 |
| N | 观测值数 |
| P | 自由参数的个数 |
纯误差失拟检验
Minitab 包含由不同预测变量值组合确定的组。在每个具有多个观测值的组内，Minitab 会计算对纯误差的贡献：
然后，Minitab 会将各组的这些贡献相加。
失拟检验的自由度等于误差自由度减去纯误差自由度。失拟检验的平方和等于误差平方和减去纯误差平方和。
Minitab 计算均方的方法是将平方和除以其自由度。
F 统计量等于失拟均方除以纯误差均方。
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| n | 第 n 个观测值 |
| 自由度 | 自由度 = 误差自由度减去纯误差自由度 |
| wn | 观测值 n 的权重 |
| μw | 该组内的权重均值 |
残差
残差是观测值与相应拟合值之间的差分。该模型不解释这部分观测值。观测值的残差为：
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| yi | 观测的第 i 个响应值 |
 | 第 i 个响应拟合值 |
