计量经济学rss. tss. ess. 是什么 他们的关系是什么

ESS是残差平方和，RSS是回归平方和。二者相加等于TSS。

残差平方和：为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少，统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称残差，把每个残差的平方后加起来称为残差平方和，它表示随机误差的效应。

回归平方和总偏差平方和=回归平方和 + 残差平方和。 

残差平方和与总平方和的比值越小，判定系数 r2 的值就越大。

扩展资料：

只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等，其决定系数为0。增加解释变量必然导致RSS减小。因此，如果想降低RSS，只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。

各实验点(xi,yi)并不一定都落在回归线上，各实验点偏离回归线的程度，可用它们的总偏差平方和（总平方和）TSS(Total Sum of Squares)来表征，TSS=∑(ŷ-ȳ)2+∑(u)2，其中ȳ是各实验值yi的平均值 ，u=y-ŷ

包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时，RSS为0，决定系数为1。在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验，也可以进行单侧检验。而F检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的P值相同。

参考资料来源：百度百科——残差平方和

参考资料来源：百度百科——回归平方和