残差平方和较小意味着模型的拟合程度较好,即预测值与实际观测值之间的差异较小。
当残差平方和较小时,说明模型能够较好地解释数据的变异性,因此数据点之间的相关性较强。
这是因为模型能够捕捉到数据中的趋势和模式,从而使得数据点之间的关联性更加明显。因此,残差平方和较小的模型往往具有较强的序列相关性。
为什么残差是相关的不是独立的
残差平方和较小意味着模型的拟合程度较好,即预测值与实际观测值之间的差异较小。
当残差平方和较小时,说明模型能够较好地解释数据的变异性,因此数据点之间的相关性较强。
这是因为模型能够捕捉到数据中的趋势和模式,从而使得数据点之间的关联性更加明显。因此,残差平方和较小的模型往往具有较强的序列相关性。
因为用绝对值来衡量变异系数会使计算很复杂,因为我们很难在实际中把很多变量的绝对值的符号去掉,而且,如果要借助统计软件的话,那么这个也是很复杂的,所以我们选择计算平方和,这样就避免了计算复杂。