在回归估计法中 _ _ _ _ model: y = y + b (X-x) lr _ _ Σ(xi-x)(yi-y) _ 若 b=----------------- ，称 y 最小回归估计量 Σ(xi-x)^2 lr _ 1-f 2 2 Var(y )=------S (1-ρ ) ←储全兹老师 版本 lr n y 1-f SSE =-----MSE ,MSE=----- ←黄文龙老师 版本 n n-2 问题： 这两种方法算出的答案不一样 若是以最小回归估计量的观点来看 求出的变异数应该是最小的 此时，用储全兹老师的公式代数字进去算会恒成立 但若用黄文龙老师版本，算出来的变异数不见得会最小 （例如：94年高考 抽样方法第二题) 请问到底要用哪一个公式？ 分别看两种方法的说明过程都觉得很合理，但摆在一起就整个混乱了 >"< --

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