1. 什么是残差平方和？
残差平方和是指在回归分析中，实际观测值与拟合值之差的平方和，用于评估拟合模型的好坏。其计算公式为
}(y_i-\hat{y_i})^2$$
$为样本容量。
中计算残差平方和？umpy自带的平方运算符。具体步骤如下
umpy库
“`portumpyp
（2）定义实际观测值和拟合值
“`p.array([1, 2, 3, 4, 5])p.array([1.2, 2.3, 2.9, 4.1, 4.8])
（3）计算残差平方和
“`p((y – y_hat) 2)
umpy自带的平方运算符，计算出残差平方和SSE的值。
3. 示例代码
“`portumpyp
p.array([1, 2, 3, 4, 5])p.array([1.2, 2.3, 2.9, 4.1, 4.8])
p((y – y_hat) 2)
t(“残差平方和为”, SSE)
输出结果为
残差平方和为 1.6400000000000006
4. 总结umpy库和平方运算符来计算残差平方和。在实际应用中，需要注意实际观测值和拟合值必须具有相同的维度。