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※ 引述《umvue (前不見古人)》之銘言: : ※ 引述《sandows (仙道群)》之銘言: : : 有沒有別的證法啊 : : 去年我們作業也有這一題 : : 很多人都這樣寫~grader也是有給分啦! : : (grader說~我只是part time,不用這麼認真吧!) : : 但是我覺得這樣寫是錯的,錯在倒因為果 : : SSR(X1,X2)-SSR(X1)=SSR(X2|X1) : : 問題在課本上所講的SSR(X2|X1)算法,就是上面那個算式 : : 那為什麼不說我們因為知道 : : SSR(X1,X2)≧SSR(X1) : : 所以SSR(X2|X1)≧0 : : 定義上 : : 並沒有辦法很直接看出來SSR(X2|X1)是個平方和,雖然名字是 : : 除非我們可以寫出SSR(X2|X1)的數學式吧! : : 這我的課本上沒有~我也沒有很仔細去找 : : 或許可以做ANOVA decomposition~ : : 印度老師是有用個集合論的證法~可惜我聽不懂 : : 我自己是用歸納法和不等式~不過寫到一半就寫不下去了.... : : 迄今仍放在我桌面上等待暑假證明之.... : 其實在複迴歸模型中SSR的幾何意義是: : Y(n個反應變量所成的一向量) 往 由設計矩陣的p個(去掉截距項, : 所以解釋變量個數是p-1)行向量展開的向量空間(記做A(p)) 的 投影向量之長度。 : 假設新加入一個解釋變量到模型中,則 原模型的 A(p) 是新模型A(p+1) 的子向量空間。 : Y在A(p+1)的投影向量長度 會大於 Y在A(p)的投影向量長度 (簡單的畢式定理應用) : 所以, SSR(p) < SSR(p+1) : 但,SSTO 不管有多少解釋變量在模型終都一樣 (他只跟Y值有關) : 故, R^2 會跟者增加解釋變量而增加。 : (所以,單看R^2來判斷一模型的適切性是不夠的) 感謝回答 可是老師要我們用矩陣的方法 作 嚴謹的證明 也就這邊的http://www.sinica.edu.tw/~ckuan/pdf/et01/ch3.pdf 第 3.8 題 我想用線性代數的方法會比較快吧 --



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