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#14．总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。（3分）15．回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分）16．剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分）估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分）样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分）点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分）拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分）残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分）显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分）回归变差：简称ESS，表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分0分），表示x对y的线性影响（1分）。剩余变差：简称RSS,是未被回归直线解释的部分0分），是由解释变量以外的因素造成的影响（1分）。
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